Begrenzungen für das LUIS-Modell und die Schlüssel

Artikel
01/19/2024

Wichtig

LUIS wird am 1. Oktober 2025 eingestellt, und ab dem 1. April 2023 können Sie keine neuen LUIS-Ressourcen erstellen. Es wird die Migration Ihrer LUIS-Anwendungen zu Conversational Language Understanding empfohlen, um fortgesetzte Produktunterstützung und mehrsprachige Funktionen zu erhalten.

LUIS weist Begrenzungen in mehreren Bereichen auf. Der erste ist die Modellbegrenzung, die Absichten, Entitäten und Features in LUIS steuert. Der zweite Bereich ist die Kontingentgrenze, die auf dem Ressourcentyp basieren. Ein dritter Bereich von Begrenzungen umfasst die Tastenkombinationen zum Steuern der LUIS-Website. Ein vierter Bereich bezieht sich auf die Zuordnung der Regionen weltweit zwischen der LUIS-Erstellungswebsite und den LUIS-Endpunkt-APIs.

Modellbegrenzungen

Wenn Ihre App die LUIS-Modellbegrenzungen überschreitet, sollten Sie eine LUIS-Dispatch-App oder einen LUIS-Container verwenden.

Bereich	Begrenzung
App-Name	\* Standardzeichenlimit
Anwendungen	500 Anwendungen pro Azure-Erstellungsressource
Batchtests	10 Datasets, 1.000 Äußerungen pro Dataset
Explizite Listen	50 pro Anwendung
Externe Entitäten	Keine Einschränkungen
Absichten	500 pro Anwendung: 499 benutzerdefinierte Absichten und die erforderliche Absicht None. Dispatchbasierte Anwendungen verfügen entsprechend über 500 Dispatchquellen.
List-Entitäten	Übergeordnet: 50, untergeordnet: 20.000 Elemente. Kanonischer Name mit *Standardzeichenlimit. Für Synonymwerte gelten keine Längenbeschränkungen.
Machine Learning-Entitäten und Rollen: Zusammengesetzt, Einfach, Entitätsrolle	Maximal 100 übergeordnete Entitäten oder 330 Entitäten, je nachdem, welches Limit der Benutzer zuerst erreicht. Eine Rolle zählt für diese Begrenzung als eine Entität. Ein Beispiel für eine zusammengesetzte Entität mit einer einfachen Entität, die über zwei Rollen verfügt: 1 zusammengesetzte + 1 einfache + 2 Rollen = 4 der 330 Entitäten. Untergeordnete Entitäten können bis zu 5 Ebenen tief geschachtelt werden. Pro Ebene sind dabei maximal 20 untergeordnete Elemente möglich.
Modell als Feature	Die maximale Anzahl von Modellen, die als Feature für ein bestimmtes Modell verwendet werden können, liegt bei zehn Modellen. Die maximale Anzahl von Ausdruckslisten, die als Feature für ein bestimmtes Modell verwendet werden können, liegt bei zehn Ausdruckslisten.
Vorschau – Entitäten vom Typ „dynamische Liste“	2 Listen mit ca. 1.000 pro Anforderung für den Endpunkt der Abfragevorhersage
Muster	500 Muster pro Anwendung. Muster dürfen maximal 400 Zeichen lang sein. 3 Pattern.any-Entitäten pro Muster Maximal 2 geschachtelte optionale Texte im Muster
Pattern.any-Entitäten	100 pro Anwendung, 3 Pattern.any-Entitäten pro Muster
Begriffsliste	500 Ausdruckslisten 10 globale Ausdruckslisten aufgrund der Funktionsbeschränkung des Modells. Nicht austauschbare Ausdrucksliste mit maximal 5.000 Ausdrücken. Austauschbare Ausdrucksliste mit maximal 50.000 Ausdrücken. Die maximale Anzahl von Ausdrücken pro Anwendung beträgt 500.000 Ausdrücke.
Vordefinierte Entitäten	Keine Begrenzung
RegEx-Entitäten	20 Entitäten Maximal 500 Zeichen pro Entitätsmuster für reguläre Ausdrücke
Rollen	300 Rollen pro Anwendung. 10 Rollen pro Entität
Äußerung	500 Zeichen Wenn Text länger als dieses Zeichenlimit ist, müssen Sie die Äußerung vor der Eingabe in LUIS segmentieren, und Sie erhalten dann einzelne Absichtsantworten pro Segment. Es gibt offensichtliche Unterbrechungen, die Sie nutzen können, z. B. Satzzeichen und lange Pausen in der Sprache.
Beispiele für Äußerungen	15.000 pro Anwendung – es gibt keine Beschränkung für die Anzahl von Äußerungen pro Absicht Wenn Sie die Anwendung mit weiteren Beispielen trainieren möchten, verwenden Sie einen verteilten Modellansatz (Dispatch). Sie trainieren einzelne LUIS-Apps (als untergeordnete Apps der übergeordneten Dispatch-App bezeichnet) mit einer oder mehreren Absichten und abschließend eine Dispatch-App mit Stichproben aus den Äußerungen der einzelnen untergeordneten LUIS-Apps, um die Vorhersageanforderung an die richtige untergeordnete App weiterzuleiten.
Versionen	100 Versionen pro Anwendung
Versionsname	128 Zeichen

\* Das Standardzeichenlimit beträgt 50 Zeichen.

Eindeutigkeit des Namens

Objektnamen müssen eindeutig sein, wenn sie mit anderen Objekten der gleichen Ebene verglichen werden.

Objekte	Beschränkungen
Absicht, Entität	Alle Absichts- und Entitätsnamen müssen in einer Version einer App eindeutig sein.
ML-Entitätskomponenten	Alle Komponenten von Machine Learning-Entitäten (untergeordnete Entitäten) müssen innerhalb dieser Entität für Komponenten auf der gleichen Ebene eindeutig sein.
Features	Alle benannten Features (beispielsweise Ausdruckslisten) müssen innerhalb App-Version eindeutig sein.
Entitätsrollen	Alle Rollen in einer Entität oder Entitätskomponente müssen eindeutig sein, wenn sie sich auf der gleichen Entitätsebene befinden (übergeordnet, untergeordnet, auf der zweiten Unterebene usw.).

Benennung der Objekte

Verwenden Sie die folgenden Zeichen in den folgenden Namen.

Object	Zeichen ausschließen
Absicht, Entität und Rollennamen	`:`, `$`, `&`, `%`, `*`, `(`, `)`, `+`, `?`, `~`
Versionsname	`\`, `/`, `:`, `?`, `&`, `=`, `*`, `+`, `(`, `)`, `%`, `@`, `$`, `~`, `!`, `#`

Ressourcennutzung und Limits

Language Understanding verfügt über separate Ressourcen, einen Typ für die Erstellung und einen Typ für die Abfrage des Vorhersageendpunkts. Weitere Informationen zu den Unterschieden zwischen Schlüsseltypen finden Sie unter Erstellungsschlüssel und Endpunktschlüssel für Vorhersageabfragen in LUIS.

Erstellungsressourcenlimits

Verwenden Sie die kindLUIS.Authoring, wenn Sie Ressourcen im Azure-Portal filtern. In LUIS gilt die Beschränkung von 500 Anwendungen pro Azure-Erstellungsressource.

Erstellungsressource	Erstellungs-TPS
F0: Free-Tarif	1 Mio./Monat, 5/Sekunde

TPS = Transaktionen pro Sekunde

Weitere Informationen zu Preisen

Limits für Vorhersageabfrageressource

Verwenden Sie die kindLUIS, wenn Sie Ressourcen im Azure-Portal filtern. Die LUIS-Ressource für Abfragen des Vorhersageendpunkts, die zur Laufzeit verwendet wird, ist nur für Endpunktabfragen gültig.

Vorhersageabfrageressource	Abfrage-TPS
F0: Free-Tarif	10.000/Monat, 5/Sekunde
S0: Standard-Tarif	50/Sekunde

Stimmungsanalyse

Integration der Standpunktanalyse, die Standpunktinformationen liefert, wird bereitgestellt, ohne dass weitere Azure-Ressource erforderlich sind.

Speech-Integration

Speech-Integration stellt 1.000 Endpunktanforderungen in Kosten pro Einheit bereit.