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ユーザーは、クォータで指定された量を超える量の AWS リソースを使用する場合があります。ユーザーのリソースに制約があり、SageMaker Canvas でエラーが発生した場合は、ユーザーのクォータの引き上げをリクエストできます。
SageMaker AI クォータとクォータの引き上げをリクエストする方法の詳細については、「クォータ」を参照してください。
Amazon SageMaker Canvas は、次のサービスを使用してユーザーのリクエストを処理します。
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Amazon SageMaker Autopilot
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Amazon SageMaker Studio Classic ドメイン
SageMaker Canvas オペレーションで使用可能なクォータのリストについては、Amazon SageMaker AI エンドポイントとクォータ」を参照してください。
カスタムモデルを構築するためにインスタンスの増加をリクエストする
カスタムモデルを構築する際、構築後の分析で ml.m5.2xlarge インスタンスの割り当ての不足によってエラーが発生した場合は、次の情報を使用して問題を解決してください。
ml.m5.2xlarge インスタンスタイプの SageMaker AI ホスティングエンドポイントクォータを AWS 、アカウントのゼロ以外の値に増やす必要があります。モデルの構築後、SageMaker Canvas は SageMaker AI ホスティングエンドポイントでモデルをホストし、エンドポイントを使用して構築後の分析を生成します。ml.m5.2xlarge インスタンスのデフォルトアカウントクォータ (0) を増やさない場合、SageMaker Canvas はこのステップを完了できず、構築後の分析中にエラーが生成されます。
クォータの引き上げ手順については、Service Quotas ユーザーガイドの「Requesting a quota increase」を参照してください。
