我们不再更新 Amazon Machine Learning 服务，也不再接受新用户使用该服务。本文档可供现有用户使用，但我们不会再对其进行更新。有关更多信息，请参阅[什么是 Amazon Machine Learning](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html)。

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# 系统限制
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 为了提供强大、可靠的服务，Amazon ML 为您对系统提出的请求实施了一些限制。大多数 ML 问题都轻松适应这些限制条件。但是，如果您在使用 Amazon ML 时发现这些限制条件让您受限，您可以联系 [AWS 客户服务](https://aws.amazon.com/contact-us/)，请求提高限制上限。例如，您可以同时运行的任务数量可能限制为五个。如果您发现这个限制导致经常有任务需要排队等待资源，则表明为您的账户提高限制上限很可能非常有意义。

 下表显示了 Amazon ML 中每个账户的默认限制。并非所有这些限制都能由 AWS 客户服务提高限制上限。


| **限制类型** | **系统限制** | 
| --- | --- | 
| 每个观察数据的大小 | 100KB | 
| 训练数据的大小 \$1 | 100 GB | 
| 批量预测输入的大小 | 1TB | 
| 批量预测输入的大小（记录数） | 1 亿 | 
| 数据文件（架构）中的变量数 | 1000 | 
| 配方复杂性（处理的输出变量数） | 10000 | 
| 各个实时预测终端节点的 TPS | 200 | 
| 所有实时预测终端节点的 TPS 总和 | 10000 | 
| 所有实时预测终端节点的 RAM 总和 | 10 GB | 
| 同时运行的作业数 | 25 | 
| 任何作业的最长运行时间 | 7 days | 
| 多类别 ML 模型的类别数 | 100 | 
| ML 模型大小 | 最小为 1 MB，最大为 2 GB | 
| 每个对象的标签数量 | 50 | 
+  您的数据文件大小受限，以确保作业能够及时完成。已运行七天以上的作业将自动终止，导致 FAILED 状态。