Управление квотами на ресурсы для Машинного обучения Azure и их увеличениеManage & increase quotas for resources with Azure Machine Learning

Применимо к: даБазовый выпуск даКорпоративный выпуск                    (Обновление до выпуска "Корпоративный")APPLIES TO: yesBasic edition yesEnterprise edition                    (Upgrade to Enterprise edition)

В этой статье вы узнаете о предварительно настроенных ограничениях на ресурсы Azure для подписки машинное обучение Azure и о том, какие квоты вы можете управлять.In this article, you will learn about preconfigured limits on Azure resources for your Azure Machine Learning subscription and what quotas you can manage. Эти ограничения применяются во избежание перерасхода бюджета из-за мошенничества, а также для соблюдения ограничений по объемам ресурсов Azure.These limits are put in place to prevent budget over-runs due to fraud, and to honor Azure capacity constraints.

Как и в других службах Azure, существуют ограничения на некоторые ресурсы, связанные со службой Машинного обучения Azure.As with other Azure services, there are limits on certain resources associated with Azure Machine Learning. Эти ограничения варьируются в зависимости от ограничения на количество рабочих областей и ограничения на фактический объем базовых вычислений, используемых для обучения или формирования/оценки моделей.These limits range from a cap on the number of workspaces to limits on the actual underlying compute that gets used for model training or inference/scoring.

Помните об этих ограничениях при разработке и увеличении масштаба ресурсов службы Машинного обучения Azure для производственных рабочих нагрузок.As you design and scale your Azure Machine Learning resources for production workloads, consider these limits. Например, если в кластере не удается достичь целевого числа узлов, возможно, вы достигли ограничения ядер Вычислительной среды Машинного обучения Azure для подписки.For example, if your cluster doesn't reach the target number of nodes, then you may have reached an Azure Machine Learning Compute cores limit for your subscription. Если ограничение или квоту требуется сделать выше значения ограничения по умолчанию, бесплатно отправьте запрос в службу поддержки клиентов.If you want to raise the limit or quota above the Default Limit, open an online customer support request at no charge. Из-за ограничений по объемам ресурсов Azure ограничения не могут быть увеличены выше значения максимального предела, как показано в таблицах ниже.The limits can't be raised above the Maximum Limit value shown in the following tables due to Azure Capacity constraints. Если столбца "Максимальное ограничение" нет, то ресурс не имеет настраиваемого ограничения.If there is no Maximum Limit column, then the resource doesn't have adjustable limits.

Наряду с управлением квотами вы также можете научиться планировать & управления затратами машинное обучение Azure.Along with managing quotas, you can also learn how to plan & manage costs for Azure Machine Learning.

Специальные рекомендацииSpecial considerations

  • Квота — это кредитный лимит, а не гарантия наличия ресурсов.A quota is a credit limit, not a capacity guarantee. Если вам нужны ресурсы в очень большом объеме, обратитесь в службу поддержки Azure.If you have large-scale capacity needs, contact Azure support. Кроме того, можно увеличить квоты.You can also increase your quotas.

  • Квоты являются общими для всех служб в подписках, включая службу Машинного обучения Azure.Your quota is shared across all the services in your subscriptions including Azure Machine Learning. Единственным исключением является Вычислительная среда Машинного обучения Azure, для которой применяется отдельная квота вычислительных ядер.The only exception is Azure Machine Learning compute which has a separate quota from the core compute quota. При оценке потребности в емкости обязательно вычислите использование квоты во всех службах.Be sure to calculate the quota usage across all services when evaluating your capacity needs.

  • Ограничения по умолчанию зависят от типа категории, например бесплатной пробной версии, оплаты по мере использования и серии виртуальной машины (Dv2, F, G и т. д).Default limits vary by offer Category Type, such as Free Trial, Pay-As-You-Go, and VM series, such as Dv2, F, G, and so on.

Квоты ресурсов по умолчаниюDefault resource quotas

Ниже представлена разбивка квот по различным типам ресурсов в подписке Azure.Here is a breakdown of the quota limits by various resource types within your Azure subscription.

Важно!

Границы могут измениться.Limits are subject to change. Последнюю версию всегда можно найти в документе по квотам на уровне службы для всех ресурсов Azure.The latest can always be found at the service-level quota document for all of Azure.

Виртуальные машиныVirtual machines

Для каждой подписки Azure существует ограничение на количество виртуальных машин, которые можно подготовить в своих службах или изолированно.For each Azure subscription, there is a limit on the number of virtual machines you can have across your services or standalone. Это ограничение на уровне региона на общее количество ядер, а также на основе каждого семейства.This limit is at the region level both on the total cores and also on a per family basis.

Для ядер виртуальных машин действует региональное общее ограничение и региональное ограничение размера на серию (Dv2, F и т. д.), которые применяются отдельно.Virtual machine cores have a regional total limit and a regional per size series (Dv2, F, etc.) limit, both of which are separately enforced. Например, рассмотрим подписку с ограничением до 30 ядер виртуальных машин с восточной части США, 30 ядер серии A и 30 ядер серии D.For example, consider a subscription with a US East total VM core limit of 30, an A series core limit of 30, and a D series core limit of 30. Для этой подписки допускается развертывание 30 виртуальных машин A1 или 30 виртуальных машин D1 или сочетания виртуальных машин обоих типов, при котором должно быть не более 30 ядер (например, 10 виртуальных машин A1 и 20 виртуальных машин D1).This subscription would be allowed to deploy 30 A1 VMs, or 30 D1 VMs, or a combination of the two not to exceed a total of 30 cores (for example, 10 A1 VMs and 20 D1 VMs).

РесурсResource ОграничениеLimit
Подписки на Azure Active Directory клиентSubscriptions per Azure Active Directory tenant Без ограничений.Unlimited.
Соадминистраторов на подпискуCoadministrators per subscription Без ограничений.Unlimited.
Групп ресурсов на подпискуResource groups per subscription 980980
Размер запроса API Azure Resource ManagerAzure Resource Manager API request size 4 194 304 байт.4,194,304 bytes.
Теги на подписку1Tags per subscription1 5050
Вычисление уникальных тегов на подписку1Unique tag calculations per subscription1 10 00010,000
Развертывания на уровне подписки на расположениеSubscription-level deployments per location 80028002

1 К подписке можно напрямую применить до 50 тегов.1You can apply up to 50 tags directly to a subscription. Однако подписка может содержать неограниченное количество тегов, применяемых к группам ресурсов и ресурсам в рамках подписки.However, the subscription can contain an unlimited number of tags that are applied to resource groups and resources within the subscription. Число тегов на ресурс или группу ресурсов ограничено 50.The number of tags per resource or resource group is limited to 50. Диспетчер ресурсов возвращает список уникальных имен и значений тегов в подписке, только если число тегов 10 000 или меньше.Resource Manager returns a list of unique tag name and values in the subscription only when the number of tags is 10,000 or less. По-прежнему можно найти ресурс по тегу, если число превышает 10 000.You still can find a resource by tag when the number exceeds 10,000.

2 Если достигнут предел в 800 развертывания, удалите из журнала развертывания, которые больше не нужны.2If you reach the limit of 800 deployments, delete deployments from the history that are no longer needed. Чтобы удалить развертывания уровня подписки, используйте командлет Remove-аздеплоймент или AZ Deployment redelete.To delete subscription level deployments, use Remove-AzDeployment or az deployment sub delete.

Более подробный и актуальный список квот см. в статье, посвященной квотам на уровне среды Azure.For a more detailed and up-to-date list of quota limits, check the Azure-wide quota article.

Вычислительная среда Машинного обучения Azure;Azure Machine Learning Compute

В Вычислительной среде Машинного обучения Azure есть квота по умолчанию для количества ядер и уникальных ресурсов компьютера, разрешенных для каждого региона в подписке.For Azure Machine Learning Compute, there is a default quota limit on both the number of cores and number of unique compute resources allowed per region in a subscription. Она отделена от квоты для количества ядер виртуальной машины, которая указана выше, и ограничения на количество ядер не являются общими для двух типов ресурсов, поскольку AmlCompute представляет собой управляемую службу, которая развертывает ресурсы в модели с размещением от имени пользователя.This quota is separate from the VM core quota above and the core limits are not shared between the two resource types since AmlCompute is a managed service that deploys resources in a hosted-on-behalf-of model.

Доступные ресурсы:Available resources:

  • Число выделенных ядер на регион по умолчанию составляет от 24 до 300 в зависимости от типа предложения подписки с более высоким значением по умолчанию для типов предложений EA и CSP.Dedicated cores per region have a default limit of 24 - 300 depending on your subscription offer type with higher defaults for EA and CSP offer types. Количество выделенных ядер для каждой подписки можно увеличить, и оно отличается для каждого семейства виртуальных машин.The number of dedicated cores per subscription can be increased and is different for each VM family. Некоторые специализированные семейства виртуальных машин, такие как NCv2, NCv3 или ND, начинаются с 0 ядер по умолчанию.Certain specialized VM families like NCv2, NCv3, or ND series start with a default of zero cores. Чтобы обсудить варианты увеличения, обратитесь в службу поддержки Azure с запросом увеличения квоты.Contact Azure support by raising a quota request to discuss increase options.

  • Для ядер с низким приоритетом на регион по умолчанию установлено ограничение от 100 до 3000 ядер в зависимости от типа предложения подписки с более высоким значением по умолчанию для типов предложений EA и CSP.Low-priority cores per region have a default limit of 100 - 3000 depending on your subscription offer type with higher defaults for EA and CSP offer types. Количество ядер с низким приоритетом для каждой подписки можно увеличить, и оно является одним значением в разных семействах виртуальных машин.The number of low-priority cores per subscription can be increased and is a single value across VM families. Чтобы обсудить варианты увеличения, обратитесь в службу поддержки Azure.Contact Azure support to discuss increase options.

  • Количество кластеров для каждого региона по умолчанию ограничено 200 ядер.Clusters per region have a default limit of 200. Они являются общими для обучающего кластера и вычислительного экземпляра (который при определении квоты рассматривается как кластер с одним узлом).These are shared between a training cluster and a compute instance (which is considered as a single node cluster for quota purposes). Свяжитесь со службой поддержки Azure, чтобы оставить запрос на повышение лимита.Contact Azure support if you want to request an increase beyond this limit.

  • Ниже приведены другие строгие ограничения, которые нельзя превышать.There are other strict limits that cannot be exceeded once hit.

РесурсResource Максимальное ограничениеMaximum limit
Максимальное количество рабочих областей на группу ресурсовMaximum workspaces per resource group 800800
Максимальное число узлов в одном ресурсе Вычислительной среды Машинного обучения Azure (AmlCompute)Maximum nodes in a single Azure Machine Learning Compute (AmlCompute) resource 100 узлов100 nodes
Максимальное количество процессов MPI в GPU на узелMaximum GPU MPI processes per node 1–41-4
Максимальное количество рабочих ролей GPU на узелMaximum GPU workers per node 1–41-4
Максимальное время существования заданияMaximum job lifetime 21 день121 days1
Максимальное время существования задания на узле с низким приоритетомMaximum job lifetime on a Low-Priority Node 7 дней27 days2
Максимальное количество серверов параметров на узелMaximum parameter servers per node 11

1 Максимальное время существования означает время от начала запуска и до завершения.1 The maximum lifetime refers to the time that a run start and when it finishes. Завершенные запуски сохраняются в течение неограниченного времени. Данные для запусков, которые не были завершены в течение максимального времени существования, недоступны.Completed runs persist indefinitely; data for runs not completed within the maximum lifetime is not accessible. 2 Задания на узле с низким приоритетом могут быть вытеснены в любое время, когда существует ограничение емкости.2 Jobs on a Low-Priority node could be preempted anytime there is a capacity constraint. Рекомендуется реализовать контрольные точки в задании.We recommend you implement checkpointing in your job.

Конвейеры Машинного обучение AzureAzure Machine Learning Pipelines

Для конвейеров Машинного обучения Azure существует квота на количество шагов в конвейере и количество запусков опубликованных конвейеров на основе расписания для каждого региона в подписке.For Azure Machine Learning Pipelines, there is a quota limit on the number of steps in a pipeline and on the number of schedule-based runs of published pipelines per region in a subscription.

  • Максимально допустимое число шагов в конвейере — 30 000.Maximum number of steps allowed in a pipeline is 30,000
  • Максимальное число запусков на основе расписания и операций получения больших двоичных объектов для расписаний, запускаемых на основе блога, для подписок на подписку в месяц — 100 000.Maximum number of the sum of schedule-based runs and blob pulls for blog-triggered schedules of published pipelines per subscription per month is 100,000

Примечание

Если вам необходимо увеличить это ограничение, обратитесь в службу поддержки Майкрософт.If you want to increase this limit, contact Microsoft Support.

Экземпляры контейнеровContainer instances

Также существует ограничение на количество экземпляров контейнера, которые можно развертывать в определенный период времени (по часам) или по всей вашей подписке.There is also a limit on the number of container instances that you can spin up in a given time period (scoped hourly) or across your entire subscription.

РесурсResource ОграничениеLimit
Группы контейнеров SKU "Стандартный" для каждого региона на подпискуStandard sku container groups per region per subscription 10011001
Группы контейнеров SKU "Выделенный" для каждого региона на подпискуDedicated sku container groups per region per subscription 0101
Число контейнеров в группе контейнеровNumber of containers per container group 6060
Число томов в группе контейнеровNumber of volumes per container group 2020
Ядра (ЦП) SKU "Стандартный" для каждого региона на подпискуStandard sku cores (CPUs) per region per subscription 101, 2101,2
Ядра (ЦП) SKU "Стандартный" для GPU K80 для каждого региона на подпискуStandard sku cores (CPUs) for K80 GPU per region per subscription 181, 2181,2
Ядра (ЦП) SKU "Стандартный" для GPU P100 или V100 для каждого региона на подпискуStandard sku cores (CPUs) for P100 or V100 GPU per region per subscription 01, 201,2
Портов на каждый IP-адресPorts per IP 55
Размер журнала экземпляра контейнера запущенный экземплярContainer instance log size - running instance 4 МБ4 MB
Размер журнала экземпляра контейнера остановленный экземплярContainer instance log size - stopped instance 16 КБ или 1000 строк16 KB or 1,000 lines
Созданных контейнеров в часContainer creates per hour 30013001
Созданных контейнеров в 5 минContainer creates per 5 minutes 10011001
Удаленных контейнеров в часContainer deletes per hour 30013001
Удаленных контейнеров в 5 минContainer deletes per 5 minutes 10011001

1 Чтобы увеличить лимит, отправьте запрос в Службу поддержки Azure.1To request a limit increase, create an Azure Support request. Для бесплатных подписок, в том числе для бесплатной учетной записи Azure и Azure для учащихся, нельзя увеличить лимит или квоту.Free subscriptions including Azure Free Account and Azure for Students aren't eligible for limit or quota increases. Если у вас бесплатная подписка, ее можно обновить до подписки с оплатой по мере использования.If you have a free subscription, you can upgrade to a Pay-As-You-Go subscription.
2 Лимит по умолчанию для подписки с оплатой по мере использования.2Default limit for Pay-As-You-Go subscription. Лимит зависит от типа категории.Limit may differ for other category types.

Более подробный и актуальный список квот см. в статье о квотах на уровне среды Azure.For a more detailed and up-to-date list of quota limits, check the Azure-wide quota article here.

ПамятьStorage

Существует ограничение на количество учетных записей хранения в регионе, а также в рамках данной подписки.There is a limit on the number of storage accounts per region as well in a given subscription. Ограничение по умолчанию в 250 учетных записей включает учетные записи хранения ценовой категории "Стандартный" и "Премиум".The default limit is 250 and includes both Standard and Premium Storage accounts. Если требуется более 250 учетных записей хранения в заданном регионе, обратитесь с запросом в службу поддержки Azure.If you require more than 250 storage accounts in a given region, make a request through Azure Support. Команда разработчиков службы хранилища Azure рассмотрит вашу аргументацию и может утвердить до 250 учетных записей хранения для заданного региона.The Azure Storage team will review your business case and may approve up to 250 storage accounts for a given region.

Квота уровня рабочей областиWorkspace level quota

Для более эффективного управления выделением ресурсов для целевых объектов Машинного обучения Azure (Amlcompute) между различными рабочими областями мы реализовали функцию, которая позволяет распределять квоты уровня подписки (по семейству виртуальных машин) и настраивать их на уровне рабочей области.To better manage resource allocations for Azure Machine Learning Compute target (Amlcompute) between various workspaces, we have introduced a feature that allows you to distribute subscription level quotas (by VM family) and configure them at the workspace level. По умолчанию все рабочие области имеют ту же квоту, что и квота уровня подписки для любого семейства виртуальных машин.The default behavior is that all workspaces have the same quota as the subscription level quota for any VM family. Однако по мере увеличения количества рабочих областей, а также по мере того, как рабочие нагрузки разного приоритета начинают совместно использовать одни и те же ресурсы, пользователям требуется способ более эффективного совместного использования емкости, чтобы избежать проблем, связанных с состязанием за ресурсы.However, as the number of workspaces increases, and workloads of varying priority start sharing the same resources, users want a way to better share capacity and avoid resource contention issues. Управляемое вычисление в составе службы Машинного обучения Azure позволяет пользователям возможность задавать максимальную квоту для конкретного семейства виртуальных машин в каждой рабочей области.Azure Machine Learning provides a solution with its managed compute offering by allowing users to set a maximum quota for a particular VM family on each workspace. Это аналогично распределению емкости между рабочими областями, и пользователи могут выбрать также избыточное выделение для максимального использования.This is analogous to distributing your capacity between workspaces, and the users can choose to also over-allocate to drive maximum utilization.

Чтобы задать квоты на уровне рабочей области, перейдите к любой рабочей области в подписке и щелкните Использование + квоты на панели слева.To set quotas at the workspace level, go to any workspace in your subscription, and click on Usages + quotas in the left pane. Затем перейдите на вкладку Настройка квот, чтобы просмотреть квоты, развернуть семейство виртуальных машин и задать квоту для любой рабочей области, указанной в этом семействе виртуальных машин.Then select the Configure quotas tab to view the quotas, expand any VM family, and set a quota limit on any workspace listed under that VM family. Помните, что нельзя задать отрицательное значение или значение выше квоты уровня подписки.Remember that you cannot set a negative value or a value higher than the subscription level quota. Кроме того, как вы должны заметить, по умолчанию всем рабочим областям назначается вся квота подписки, чтобы обеспечить полное использование выделенной квоты.Also, as you would observe, by default all workspaces are assigned the entire subscription quota to allow for full utilization of the allocated quota.

Квота уровня рабочей области службы Машинного обучения AzureAzure Machine Learning workspace level quota

Примечание

Эта функция доступна только для выпуска "Корпоративный".This is an Enterprise edition feature only. Если в подписке есть рабочая область уровня "Базовый" и "Корпоративный", вы можете использовать ее для задания квот только для корпоративных рабочих областей.If you have both a Basic and an Enterprise edition workspace in your subscription, you can use this to only set quotas on your Enterprise workspaces. В рабочих областях уровня "Базовый" по-прежнему будет существовать квота уровня подписки, что является поведением по умолчанию.Your Basic workspaces will continue to have the subscription level quota which is the default behavior.

Для задания квоты на уровне рабочей области необходимы разрешения уровня подписки.You need subscription level permissions to set quota at the workspace level. Это гарантирует, что отдельные владельцы рабочей области не смогут изменить или увеличить свои квоты и не начинают использование ресурсов, настроенных отдельно для другой рабочей области.This is enforced so that individual workspace owners do not edit or increase their quotas and start encroaching onto resources set aside for another workspace. Таким образом, администратор подписки лучше всего подходит для выделения и распределения этих квот в рабочих областях.Thus a subscription admin is best suited to allocate and distribute these quotas across workspaces.

Просмотр сведений об использовании и квотахView your usage and quotas

Вычислительная среда Машинного обучения Azure управляется отдельно от других квот на ресурсы Azure в вашей подписке.Azure Machine Learning Compute is managed separately from other Azure resource quotas in your subscription. Чтобы просмотреть эту квоту, необходимо выполнить детализацию Службы машинного обучения Azure.To view this quota, you need to drill down into Machine Learning services.

  1. На панели слева выберите Служба машинного обучения и в появившемся списке выберите любую рабочую область.On the left pane, select Machine Learning service and then select any workspace from the list shown.

  2. В следующей колонке в разделе Поддержка и устранение неполадок выберите Использование и квоты, чтобы просмотреть текущие квоты и их использование.On the next blade, under the Support + troubleshooting section select Usage + quotas to view your current quota limits and usage.

  3. Выберите подписку, для которой нужно просмотреть квоты.Select a subscription to view the quota limits. Не забудьте выполнить фильтрацию по нужному региону.Remember to filter to the region you are interested in.

  4. Теперь можно переключаться между представлением уровня подписки и представлением уровня рабочей области.You can now toggle between a subscription level view and a workspace level view:

    • Представление подписки. В этом представлении можно просматривать сведения об использовании квоты на количество ядер по семейству виртуальных машин, развернув их по рабочей области, а также разворачивать их по реальным именам кластеров.Subscription view: This allows you to view your usage of core quota by VM family, expanding it by workspace, and further expanding it by the actual cluster names. Это представление является оптимальным для быстрого получения сведений об использовании ядер конкретным семейством виртуальных машин, чтобы просмотреть разбивку по рабочим областям, а также дальнейшее распределение по основным кластерам для каждой из этих рабочих областей.This view is optimal for quickly getting into the details of core usage for a particular VM family to see the break-up by workspaces and further by the underlying clusters for each of those workspaces. В этом представлении общим соглашением является "(использование/квота)", где "использование" — это текущее количество масштабируемых ядер, а "квота" — это логическое максимальное число ядер, до которого можно масштабировать ресурс.The general convention in this view is (usage/quota), where the usage is the current number of scaled up cores, and quota is the logical maximum number of cores that the resource can scale to. Для каждой рабочей области квота должна быть квотой уровня рабочей области (как описано выше). Она определяет максимальное количество ядер, которое можно масштабировать для конкретного семейства виртуальных машин.For each workspace, the quota would be the workspace level quota (as explained above) which denotes the maximum number of cores that you can scale to for a particular VM family. Для кластера квота фактически является количеством ядер, соответствующему максимальному количеству узлов, до которого кластер может масштабироваться в соответствии со свойством max_nodes.For a cluster similarly, the quota is actually the cores corresponding to the maximum number of nodes that the cluster can scale to defined by the max_nodes property.

    • Представление рабочей области. В этом представлении можно просматривать сведения об использовании квоты на количество ядер по рабочим областям, развернув их по реальным именам кластеров.Workspace view: This allows you to view your usage of core quota by Workspace, expanding it by VM family, and further expanding it by the actual cluster names. Это представление является оптимальным для быстрого получения сведений об использовании ядер конкретной рабочей областью, чтобы просмотреть разбивку по семействам виртуальных машин, а также дальнейшее распределение по основным кластерам для каждого из этих семейств.This view is optimal for quickly getting into the details of core usage for a particular workspace to see the break-up by VM families and further by the underlying clusters for each of those families.

На портале Azure можно с легкостью просмотреть квоту для различных других ресурсов Azure, таких как виртуальные машины, хранилище и сеть.Viewing your quota for various other Azure resources, such as Virtual Machines, Storage, Network, is easy through the Azure portal.

  1. На левой панели выберите Все службы, а затем в общей категории выберите Подписки.On the left pane, select All services and then select Subscriptions under the General category.

  2. Из списка подписок выберите ту, квоту которой нужно просмотреть.From the list of subscriptions, select the subscription whose quota you are looking for.

Запрос на увеличение квотыRequest quota increases

Если ограничение или квоту требуется сделать выше значения ограничения по умолчанию, бесплатно отправьте запрос в службу поддержки клиентов.If you want to raise the limit or quota above the default limit, open an online customer support request at no charge.

Ограничения не могут превышать значение максимального ограничения, показанное в таблицах.The limits can't be raised above the maximum limit value shown in the tables. Если максимальное ограничение отсутствует, то ресурс не имеет настраиваемого ограничения.If there is no maximum limit, then the resource doesn't have adjustable limits. См. пошаговые инструкции по увеличению квоты.See step by step instructions on how to increase your quota.

При запросе увеличения квоты вам необходимо выбрать службу, для которой необходимо повысить квоту. Это могут быть квоты Службы машинного обучения Azure, службы "Экземпляры контейнера" или службы хранилища.When requesting a quota increase, you need to select the service you are requesting to raise the quota against, which could be services such as Machine Learning service quota, Container instances or Storage quota. Кроме использования Вычислительной среды Машинного обучения Azure, можно нажать кнопку Запросить квоту при просмотре квоты, выполнив описанные выше указания.In addition for Azure Machine Learning Compute, you can click on the Request Quota button while viewing the quota following the steps above.

Примечание

Бесплатная пробная версия подписки не предусматривает возможность увеличения ограничения и квоты.Free Trial subscriptions are not eligible for limit or quota increases. При наличии бесплатной пробной версии подписки ее можно обновить до подписки с оплатой по мере использования.If you have a Free Trial subscription, you can upgrade to a Pay-As-You-Go subscription. Дополнительные сведения см. в статье Upgrade your Free Trial or Microsoft Imagine Azure subscription to Pay-As-You-Go (Обновление бесплатной пробной версии подписки или подписки Microsoft Imagine Azure до подписки с оплатой по мере использования) и Вопросы и ответы о бесплатной учетной записи Azure.For more information, see Upgrade Azure Free Trial to Pay-As-You-Go and Free Trial subscription FAQ.

Дальнейшие действияNext steps

См. сведения в следующих статьях:Learn more with these articles: