# Limitações e capacidades do Qlik Predict

Esta página lista as limitações e capacidades gerais para a funcionalidade do Qlik Predict. Para capacidades específicas de assinaturas individuais do Qlik Cloud, consulte [Qlik Pricing](https://www.qlik.com/us/pricing) e [Qlik Cloud® Subscriptions](https://www.qlik.com/us/legal/product-terms) ou entre em contato com o representante da sua conta Qlik.

## Limitações gerais

* O Qlik Predict tem um limite de taxa de API de 300 solicitações por minuto.

* Número máximo de colunas no conjunto de dados: 500

  Isso se aplica tanto a treinamento quanto a conjuntos de dados de aplicação. Para conjuntos de dados de treinamento, o limite é o número de colunas usadas como recursos em uma versão experimental. O conjunto de dados de origem pode conter mais colunas. Por exemplo, você pode ter um conjunto de dados com 501 colunas. O conjunto de dados ainda pode ser usado para treinamento se você remover um recurso durante a configuração do experimento.

* Qualquer arquivo simples que pode ser carregado e perfilado no Qlik Cloud é compatível para uso no Qlik Predict.

  Para arquivos com várias tabelas, como arquivos do Microsoft Excel com várias pastas, somente a primeira tabela será importada. Se a criação de perfil de dados falhar para uma tabela (por exemplo, se estiver vazia), o arquivo não terá suporte.

## Limitações do conjunto de dados de treinamento e de criação de perfil

Esta seção lista as diretrizes impostas aos tamanhos de conjunto de dados de treinamento no Qlik Predict.

Observe o seguinte:

* As limitações se aplicam apenas aos dados incluídos na versão do experimento: todos os recursos incluídos, incluindo a coluna de destino.

* As limitações se aplicam à criação de perfil de dados geral em toda a plataforma Qlik Cloud, ou são específicas para o Qlik Predict.

* As limitações são capacidades máximas. Os limites da sua assinatura do Qlik Cloud podem ser menores.

### Limites de tamanho do conjunto de dados para treinamento

Esses limites são capacidades técnicas para o tamanho, contagem de células e número de colunas incluídas em conjuntos de dados de treinamento.

Tamanhos máximos para conjuntos de dados de treinamento, por tipo de conjunto de dados

| Tipo de conjunto de dados | Tamanho máximo do conjunto de dados | Contagem máxima de células do conjunto de dados | Número máximo de colunas incluídas |
| --- | --- | --- | --- |
| CSV | 2 GiB | 100 milhões | 500 |
| Parquet | 2 GiB | 500 milhões | 500 |
| QVD | 2 GiB | 500 milhões | 500 |
| Outros | 1 GiB | 100 milhões | 500 |

Além disso, certas funcionalidades de treinamento estão disponíveis apenas para conjuntos de dados com tamanhos e contagens de células específicos.

Disponibilidade de recursos de treinamento por tipo e tamanho de conjunto de dados

| Tipo de conjunto de dados | Engenharia de recursos de texto livre suportada | Experimentos de séries temporais suportados | Detecção de viés suportada |
| --- | --- | --- | --- |
| CSV | Até 100 milhões de células ou 1 GiB (exceder qualquer um desses limites não é suportado) | Até 1 GiB | Até 1 GiB |
| Parquet | Até 100 milhões de células ou 1 GiB (exceder qualquer um desses limites não é suportado) | Até 1 GiB | Até 1 GiB |
| QVD | Até 100 milhões de células ou 1 GiB (exceder qualquer um desses limites não é suportado) | Até 1 GiB | Até 1 GiB |
| Outros | Até 100 milhões de células ou 1 GiB (exceder qualquer um desses limites não é suportado) | Até 1 GiB | Até 1 GiB |

### Limitações de criação de perfil

Quando você adiciona um conjunto de dados de treinamento a um experimento, ele é analisado pelo perfil de dados do Qlik Cloud para estimar várias estatísticas (como contagem de células e contagem de valores distintos). Após executar uma versão do experimento, o pré-processamento do Qlik Predict é realizado, o que às vezes resulta em alterações em certas estatísticas.

Para grandes conjuntos de dados — aqueles que excedem 1 GiB — os dados são parcialmente perfilados. Isso pode fazer com que algumas estatísticas estimadas — por exemplo, contagens de linhas, células, valores distintos e nulos — mudem após a execução do treinamento.

Como resultado, com alguns grandes conjuntos de dados, você pode experimentar os seguintes erros de treinamento:

* O treinamento falha devido a um conjunto de dados que excede a contagem de células permitida pela assinatura, mesmo que nenhum erro estivesse presente durante o perfilamento.

* O treinamento falha porque a contagem de nulos excede o limite máximo permitido, mesmo que nenhum erro estivesse presente durante o perfilamento.

* O tipo de experimento estimado é considerado incompatível com o conjunto de dados de treinamento, mesmo que nenhum erro estivesse presente durante o perfilamento.

Para as etapas de solução de problemas que você pode seguir para reduzir o tamanho do seu conjunto de dados, consulte [Solução de problemas - Qlik Predict](https://help.qlik.com/pt-BR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/Troubleshooting/ml-troubleshooting.htm).

## Saiba mais

* [Solução de problemas - Qlik Predict](https://help.qlik.com/pt-BR/cloud-services/Subsystems/Hub/Content/Sense_Hub/AutoML/Troubleshooting/ml-troubleshooting.htm)