# Qlik Predict の制限と容量

このページでは、Qlik Predict の機能に関する一般的な制限と容量について記載しています。個々の Qlik Cloud サブスクリプションに固有の容量については、「[Qlik Pricing](https://www.qlik.com/us/pricing)」および 「[Qlik Cloud® Subscriptions](https://www.qlik.com/us/legal/product-terms)」を参照するか、Qlik アカウント担当者にお問い合わせください。

## 一般的な制限事項

* Qlik Predict の API レートは 1 分あたり 300 リクエストに制限されています。

* データセットの最大列数: 500

  これはトレーニングと適用データセットの両方に適用されます。トレーニング データセットにおける制限事項は、実験のバージョン内で特徴量として使用される列の数に適用されます。ソース データセットにはそれ以上の数の列が含まれていても問題ありません。たとえば、501 個の列を持つデータセットがあるとします。この場合でも、実験の構成時に特徴量を 1 つ削除すれば、引き続きトレーニングに使用することができます。

* Qlik Cloud でアップロードおよびプロファイリングできるフラット ファイルはすべて、Qlik Predict での使用もサポートされています。

  複数のシートを持つ Microsoft Excel ファイルなど、複数のテーブルを含むファイルの場合、最初のテーブルのみがインポートされます。テーブルのデータ プロファイリングが失敗した場合 (テーブルが空の場合など)、そのファイルはサポートされていません。

## トレーニングデータセットとプロファイリングの制限

このセクションでは、Qlik Predict のトレーニング データセット サイズに適用されるガードレールについて記載しています。

次の点に注意してください。

* これらの制限は、実験バージョンに含まれるデータ (目的変数を含むすべての特徴量) にのみ適用されます。

* これらの制限は、Qlik Cloud プラットフォーム全体での一般的なデータ プロファイリングに適用されるか、Qlik Predict に固有のものです。

* これらの制限は、最大容量を示しています。Qlik Cloud サブスクリプションの制限は、これより低い場合があります。

### トレーニング データセット サイズ制限

これらの制限は、トレーニング データセットにおけるサイズ、セル数、含まれる列数に関する技術的な容量を示しています。

データセット タイプ別のトレーニング データセットの最大サイズ

| データセットタイプ | 最大データセット サイズ | 最大データセット セル数 | 含まれる列の最大数 |
| --- | --- | --- | --- |
| CSV | 2 GiB | 1 億 | 500 |
| Parquet | 2 GiB | 5 億 | 500 |
| QVD | 2 GiB | 5 億 | 500 |
| その他 | 1 GiB | 1 億 | 500 |

さらに、特定のトレーニング機能は、特定のサイズとセル数以下のデータセットでのみ利用できます。

データセット タイプとサイズ別のトレーニング機能の利用状況

| データセット タイプ | フリー テキストの特徴量エンジニアリング対応 | 時系列実験対応 | バイアス検出対応 |
| --- | --- | --- | --- |
| CSV | 最大 1 億セルまたは 1 GiBまで (いずれかを超える場合は非対応) | 最大 1 GiB | 最大 1 GiB |
| Parquet | 最大 1 億セルまたは 1 GiBまで (いずれかを超える場合は非対応) | 最大 1 GiB | 最大 1 GiB |
| QVD | 最大 1 億セルまたは 1 GiBまで (いずれかを超える場合は非対応) | 最大 1 GiB | 最大 1 GiB |
| その他 | 最大 1 億セルまたは 1 GiBまで (いずれかを超える場合は非対応) | 最大 1 GiB | 最大 1 GiB |

### プロファイリングの制限

実験にトレーニング データセットを追加すると、Qlik Cloud データ プロファイリングによって分析され、さまざまな統計 (セル数や個別値の数など) が推定されます。実験バージョンを実行した後、Qlik Predict による前処理が実行され、特定の統計が変更される場合があります。

1 GiB を超える大規模なデータセットの場合、データは部分的にプロファイリングされます。これにより、トレーニングの実行後に、行、セル、個別値、null 値の数など、一部の推定統計が変更する可能性があります。

その結果、一部の大規模なデータセットでは、次のトレーニング エラーが発生する可能性があります。

* プロファイリング時にエラーが検出されなかったにもかかわらず、データセットがサブスクリプションで許可されているセル数を超過したことにより、トレーニングが失敗する。

* プロファイリング時にエラーが検出されなかったにもかかわらず、null カウントが許可されている最大しきい値を超過したことにより、トレーニングが失敗する。

* プロファイリング時にエラーが検出されなかったにもかかわらず、推定された実験タイプがトレーニング データセットと互換性がないと判定される。

データセットのサイズを縮小するためのトラブルシューティング手順については、「[トラブルシューティング - Qlik Predict](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/Troubleshooting/ml-troubleshooting.htm)」を参照してください。

## 詳細を見る

* [トラブルシューティング - Qlik Predict](https://help.qlik.com/ja-JP/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/Troubleshooting/ml-troubleshooting.htm)