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# 使用状況と制限

> W&B Serverless RL の Pricing、使用制限、アカウント制限について説明します

<div id="pricing">
  ## Pricing
</div>

Pricing は、推論、トレーニング、ストレージの 3 つの要素で構成されます。具体的な請求レートについては、[pricing ページ](https://site.wandb.ai/pricing/training)を参照してください。

<div id="inference">
  ### 推論
</div>

Serverless RL の推論リクエストの料金は、W\&B Inference の料金と同じです。詳細は、[モデル別の料金](https://site.wandb.ai/pricing/reinforcement-learning)を参照してください。クレジットの購入、アカウントティア、利用上限について詳しくは、[W\&B Inference ドキュメント](/ja/inference/usage-limits#purchase-more-credits)を参照してください。

<div id="training">
  ### トレーニング
</div>

各トレーニングstepで、Serverless RL は、エージェントの出力とそれに対応する報酬 (報酬関数によって計算) を含む軌跡のバッチを収集します。次に、このバッチ化された軌跡を使用して、タスクに特化したベースモデル用の LoRA アダプターの重みを更新します。これらの LoRA を更新するトレーニングジョブは、Serverless RL が管理する専用の GPU クラスター上で実行されます。

トレーニングは、パブリックプレビュー期間中は無料です。

<div id="model-storage">
  ### モデル ストレージ
</div>

Serverless RL は、トレーニング済み LoRA のチェックポイントを保存するため、いつでもそれらを評価、サーブ、またはトレーニングを再開できます。ストレージ料金は、チェックポイントの合計サイズと [料金プラン](https://wandb.ai/site/pricing) に応じて毎月請求されます。どのプランにも少なくとも 5GB の無料ストレージが含まれており、LoRA 約 30 個分に相当します。容量を節約するため、パフォーマンスの低い LoRA は削除することをおすすめします。削除方法については、[ART SDK](https://art.openpipe.ai/features/checkpoint-deletion) を参照してください。

<div id="limits">
  ## 制限
</div>

* **推論 の同時実行制限**: デフォルトでは、Serverless RL は現在、ユーザーごとに最大 2000 件、プロジェクトごとに最大 6000 件の同時リクエストをサポートしています。レート制限を超えると、推論 API は `429 Concurrency limit reached for requests` レスポンスを返します。このエラーを回避するには、トレーニングジョブまたは本番ワークロードから一度に送信する同時リクエスト数を減らしてください。より高いレート制限が必要な場合は、[support@wandb.com](mailto:support@wandb.com) に依頼できます。

* **地理的制限**: Serverless RL は、サポートされる地域でのみ利用できます。詳細は、[Terms of Service](https://site.wandb.ai/terms/)を参照してください。