Ограничения и особенности
Перед началом использования платформы ML Space ознакомьтесь с ее особенностями и ограничениями.
Обработка транзакций по системе блок-чейн, в том числе «майнинг», в платформе запрещены. Данное условие закреплено в договоре-оферте (Приложение № 3).
Общие ограничения
Для оптимальной производительности рекомендуем использовать самую свежую версию одного из следующих браузеров:
Google Chrome (рекомендуемый)
Яндекс.Браузер. Нестабильная работа терминала Jupyter Server из Яндекс.Браузера в образах Jupyter Server версии 0.0.92 и выше.
Минимальное разрешение экрана (в пикселях):
\(1366 \times 768\)
Рекомендуемое разрешение экрана (в пикселях):
\(1920 \times 1080\)
Канал передачи данных:
не менее 50 Мбит/с
Ограничения при работе с данными
На NFS для всех пользователей установлен лимит на количество файлов в namespace.
Количество переносимых через правила переноса файлов
Если количество файлов для одного переноса превышает 400 000, перенос не выполнится.
400 000 — это допустимая сумма файлов в источнике и месте назначения при выборе следующих способов переноса:
Добавлять только новые записи.
Полная синхронизация.
Например, если при запуске переноса Добавить только новые записи в источнике находится 250 000 файлов, а в месте назначения — 150 000 файлов, то лимит файлов будет превышен и перенос не выполнится.
Загрузка образа в Docker registry
Время загрузки образа в Docker registry составляет 30 минут.
Для работы с платформой ML Space минимальная пропускная способность канала связи составляет не менее 50 Мбит/с.
Примерный расчет объема загружаемого образа при минимальной пропускной способности канала за 30 минут (в мегабайтах):
\(50 \div 8 \times 60 \times 30 = 11250\)
Где:
50 — скорость канала в Мбит/с.
8 — Мбит (1 Мбит = 0,125 МБ).
60 — количество секунд в минуте.
30 — минуты на загрузку образа.
Ограничения при работе с Jupyter Server
Для регионов размещения вычислительных ресурсов существуют ограничения на создание Jupyter Server:
Максимальное количество бесплатных Jupyter Server для одного региона — 3.
Платные можно развернуть без ограничений.
При работе с кастомными образами:
Кастомный образ собирается на основе любого базового образа, используемого на платформе.
Не гарантируется корректность приостановки Jupyter Server при использовании кастомных образов.
Не гарантируется стабильность и отзывчивость веб-интерфейса Jupyter Server при использовании кастомных образов.
Возможно возникновение иных проблем, связанных с использованием кастомного образа.
Ограничения при работе с деплоями
Образ, используемый в деплоях и созданный через сервис «Образы», хранится 30 дней.
Если требуется использовать образ на постоянной основе, соберите кастомный образ или после сборки деплоя скачайте требуемый образ к себе на персональный компьютер и загрузите его в Docker registry с префиксом «deploy-».
Размер образа не должен превышать 16 ГБ.
Если требуется образ размером больше 16 ГБ, создайте кастомный образ и загрузите его в Docker registry с префиксом «deploy-».
Ограничения на количество запросов по API
На платформе есть ограничение на количество API-запросов управляющему серверу в день. Эти запросы касаются:
Запуска задач обучения в регионе.
Удаления задач обучения.
Большинства операций с деплоями.
Просмотра логов.
Перемещения и копирования файлов средствами функции client_lib и др.
- Ограничение для GET-запросов:
- Ограничение для POST-запросов:
100 в минуту, 10000 в день
30 в минуту, 1000 в день
Если лимит на количество запросов превышен, API возвращает код ошибки 429.
Обратите внимание на то, что ограничения на количество API-запросов не распространяются на predict, то есть отправку пользователем запросов к модели для предсказания на новых данных. Это, прежде всего, касается обращения к моделям, развернутым в модуле Deployments, и моделям ruGPT-3.
- Общие ограничения
- Ограничения при работе с данными
- Ограничения при работе с Jupyter Server
- Ограничения при работе с деплоями
- Ограничения на количество запросов по API