Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
クォータ申請手順 - Azure Machine Learning Compute
Search
konabuta
June 22, 2021
Technology
0
420
クォータ申請手順 - Azure Machine Learning Compute
Azure Machine Learning Compute のクォータ申請手順
konabuta
June 22, 2021
Tweet
Share
More Decks by konabuta
See All by konabuta
AI at Scale
konabuta
1
230
Azure Machine Learning 大規模機械学習
konabuta
0
370
MLflow と ONNX で実現するクラウドネイティブな MLOps
konabuta
1
2.5k
Azure Machine Learning ハンズオン モデル解釈
konabuta
1
1.1k
Azure Machine Learning ハンズオンシリーズ 基礎編 資料
konabuta
0
2.1k
Azure Machine Learning - Ignite & Build Update (20210603)
konabuta
0
960
Azure Machine Learning 実験サービスとセキュリティ 2020年11月アップデート情報 (2020-11-12)
konabuta
0
1.2k
機械学習モデルの解釈可能性について (2020-11-11)
konabuta
2
1.2k
Microsoft の Responsible AI への取り組み (2020-11-10)
konabuta
1
550
Other Decks in Technology
See All in Technology
オブザーバビリティが広げる AIOps の世界 / The World of AIOps Expanded by Observability
aoto
PRO
0
280
Obsidian応用活用術
onikun94
0
290
コスト削減の基本の「キ」~ コスト消費3大リソースへの対策 ~
smt7174
2
330
Kubernetes における cgroup v2 でのOut-Of-Memory 問題の解決
pfn
PRO
0
450
allow_retry と Arel.sql / allow_retry and Arel.sql
euglena1215
1
150
Grafana MCPサーバーによるAIエージェント経由でのGrafanaダッシュボード動的生成
hamadakoji
1
1.2k
Figma + Storybook + PlaywrightのMCPを使ったフロントエンド開発
yug1224
10
3.8k
JavaScript 研修
recruitengineers
PRO
6
1.4k
「魔法少女まどか☆マギカ Magia Exedra」のグローバル展開を支える、開発チームと翻訳チームの「意識しない協創」を実現するローカライズシステム
gree_tech
PRO
0
480
モダンフロントエンド 開発研修
recruitengineers
PRO
10
6.3k
MCPで変わる Amebaデザインシステム「Spindle」の開発
spindle
PRO
3
2.5k
BPaaSにおける人と協働する前提のAIエージェント-AWS登壇資料
kentarofujii
0
110
Featured
See All Featured
Optimizing for Happiness
mojombo
379
70k
A Modern Web Designer's Workflow
chriscoyier
696
190k
Visualization
eitanlees
147
16k
Build your cross-platform service in a week with App Engine
jlugia
231
18k
Performance Is Good for Brains [We Love Speed 2024]
tammyeverts
11
1.1k
Code Reviewing Like a Champion
maltzj
525
40k
Product Roadmaps are Hard
iamctodd
PRO
54
11k
Faster Mobile Websites
deanohume
309
31k
Why Our Code Smells
bkeepers
PRO
339
57k
CoffeeScript is Beautiful & I Never Want to Write Plain JavaScript Again
sstephenson
161
15k
How STYLIGHT went responsive
nonsquared
100
5.8k
Music & Morning Musume
bryan
46
6.8k
Transcript
Azure Machine Learning Compute クォータ Quota 申請 ⽇本マイクロソフト株式会社
クォータ Quota とは?
現状のクォータの確認 Azure Portal から Azure Machine Learning のリソースにアクセス。 左メニューの「使⽤量+クォータ」から確認できます。
クォータの引き上げ要求の⼿順 Azure Portal から Azure Machine Learning のリソースにアクセス。 右上の「クォータの増加を要求」から申請します。
概要は⾃由に記載ください。 クォータの種類に “Machine Learning サービス” が選択されていることを確認します。
この例では - リージョン : 東⽇本 - VMの種類 : 専⽤ -
VMシリーズ : DSv2 シリーズ - 新しい vCPU の制限 : 200 としています。
希望の連絡⽅法 (メール、電話) やサポート⾔語 (⽇本語、Englisht etc) を選択します。 確認画⾯が出てくるので、内容に問題なければサポートリクエストを発⾏します。
Azure Machine Learning Studio から確認 例えば Compute Instance の構築時に、「使⽤可能なクォータ」 が
表⽰されて、何コア利⽤できる状態かわかる。Compute Clusters も 同様。
None
None