ML 单位超过允许的最大值答案

【问题标题】：ML Units exceed the allowed maximumML 单位超过允许的最大值
【发布时间】：2017-12-22 11:44:54
【问题描述】：

当我尝试提交在 Google Cloud-ML 中训练模型的作业时，我收到以下错误。

RESOURCE_EXHAUSTED: Quota failure for project my_project.
The requested 16.536900000000003 ML Units exceed the allowed maximum of 15.To read more about Cloud ML Engine quota, see https://cloud.google.com/ml-engine/quotas.
- '@type': type.googleapis.com/google.rpc.QuotaFailure
  violations:
  - description: The requested 16.536900000000003 ML Units exceed the allowed maximum
  of 15.
subject: my_project

现在我的问题是，这个配额会在几个小时或几天后重置吗？还是我需要要求增加 ML 单位？如果有，该怎么做？

【问题讨论】：

我们的配额系统从昨天开始出现问题，今天已解决。如果您以前可以提交类似配置的作业，那么您可能会受到配额问题的影响，请重试。否则，请与我们联系以增加配额。
感谢您提供的信息。现在已解决。 :)

标签： tensorflow google-cloud-platform tensorflow-gpu google-cloud-ml

【解决方案1】：

lleo@的回答是正确的； this section 声明如下：

典型项目，首次使用 Cloud ML Engine 时受限于并发处理资源数：

ML 训练单元的并发数：15。

但要直接回答您的问题：这是每个作业的配额（不是几个小时或几天后“补充”的东西）。因此，直接的解决方案是简单地提交一份工人较少的工作。

通过新项目访问有限资源在 Google Cloud Platform 上很常见，但您可以发送电子邮件至 cloudml-feedback@google.com 以查看您是否有资格获得增加。

【讨论】：

【解决方案2】：

正如徐国庆在 cmets 中所说，有一个问题。他们已经解决了这个问题，我现在可以成功提交我的工作了。

对我来说，只有一份工作，而且工作也很轻松。此外，没有进行并行计算。因此，我很困惑为什么会达到配额。

现在已经解决了，工作正常。感谢 Google 团队解决此问题。 :)

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以在此处阅读默认限制here 您可能会要求增加配额（在控制台的 API Manager 页面上）。您的问题似乎与使用的并发 ML 单元有关，因此您可以重构您的训练管道或要求增加配额。

【讨论】：