メモリ使用量の上限に達しました。データサイズを小さくしたり設定を見直したりしてください。 #

処理対象データがシステムで許容されているデータサイズを超過した場合に表示されます。

対処方法 #

処理対象のデータサイズを減らすことでエラーが表示されなくなります。 データサイズは各カードの処理により増減するため、カードごとに可能な対処を実施してください。

データカード #

データカードはすべての処理の起点となるカードで、後続のカードに入力されるデータサイズの初期値が決まります。 データカード以外でエラーが発生する場合もデータカードでのサイズ削減を検討してください。

• アップロードするCSVデータのサイズを減らす。
  • 不要なカラムを事前に削除する。
  • レコード数を事前に減らす。
  • サンプリング間隔を長くする（ リサンプリングカード も利用可能）
• データのアップロード後に、データカードで設定している “説明変数” の数を減らす。

時間窓切り出しカード #

時間窓切り出しカードは時系列データを窓幅ごとに学習データ化するための処理であり、窓幅などの設定値によって扱うデータ数が変化するためエラーの原因となります。

以下図の例のように、各種設定値に依存したデータの切り出し方によって作成される学習データ数やデータサイズが変化するため、調整を検討してください。

• 設定値が適切な値に設定されているか確認する
  • M（窓幅）: 値が小さいほど エラーが発生しにくくなります。
  • L（丸め幅）: 値が大きいほど エラーが発生しにくくなります。
  • S（ストライド幅）: 値が大きいほど エラーが発生しにくくなります。

時間窓切り出しカードは単位が「レコード」である点に注意してください。

学習カード #

“walk-forward validation” を利用している場合、バリデーション数が多いほど扱うデータ数が多くなるためエラーが発生しやすくなります。

以下図の例のようにバリデーション数は学習データの期間と各バリデーション設定値に依存して決まるため、調整を検討してください。

• “期間単位選択” の単位が誤って設定されていないか確認する。
  • 例：元のデータのサンプリング間隔が1時間であるのに、期間単位として “分” を設定している
• “学習期間” , “バリデーション期間” , “ストライド” が適切な値に設定されているか確認する
  • すべての設定値について 値が大きいほどバリデーション数が減る ためエラーが発生しにくくなります。
  • 接続しているAIモデルがMLPカードの場合、 バリデーション数が上部に表示されます。バリデーション数が “5” 程度となるように調整してみてください。