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
360
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
950
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
自治体職員がガバクラの AWS 閉域ネットワークを理解するのにやって良かった個人検証環境
takeda_h
0
230
リモートワークで心掛けていること 〜AI活用編〜
naoki85
0
190
いかにして命令の入れ替わりについて心配するのをやめ、メモリモデルを愛するようになったか(改)
nullpo_head
7
2.7k
JAWS AI/ML #30 AI コーディング IDE "Kiro" を触ってみよう
inariku
3
400
ロールが細分化された組織でSREと協働するインフラエンジニアは何をするか? / SRE Lounge #18
kossykinto
0
230
Eval-Centric AI: Agent 開発におけるベストプラクティスの探求
asei
0
140
Amazon Inspector コードセキュリティで手軽に実現するシフトレフト
maimyyym
0
130
Exadata Database Service on Dedicated Infrastructure セキュリティ、ネットワーク、および管理について
oracle4engineer
PRO
1
320
夏休みWebアプリパフォーマンス相談室/web-app-performance-on-radio
hachi_eiji
0
260
AI関数が早くなったので試してみよう
kumakura
0
330
リリース2ヶ月で収益化した話
kent_code3
1
320
Agent Development Kitで始める生成 AI エージェント実践開発
danishi
0
160
Featured
See All Featured
Templates, Plugins, & Blocks: Oh My! Creating the theme that thinks of everything
marktimemedia
31
2.5k
The Web Performance Landscape in 2024 [PerfNow 2024]
tammyeverts
9
770
Into the Great Unknown - MozCon
thekraken
40
2k
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
71
11k
Typedesign – Prime Four
hannesfritz
42
2.8k
Writing Fast Ruby
sferik
628
62k
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
273
40k
Unsuck your backbone
ammeep
671
58k
The Success of Rails: Ensuring Growth for the Next 100 Years
eileencodes
46
7.6k
Building an army of robots
kneath
306
45k
Faster Mobile Websites
deanohume
309
31k
Testing 201, or: Great Expectations
jmmastey
45
7.6k
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