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# 使用状況と制限

> W&B Serverless RL の料金、使用制限、アカウントの制約について説明します

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

料金は、Inference、トレーニング、ストレージの 3 つの要素で構成されています。具体的な課金率については、[pricing page](https://site.wandb.ai/pricing/training)をご覧ください。

<div id="inference">
  ### Inference
</div>

Serverless RL の Inference リクエストの価格は、Serverless Inference の価格と同じです。詳しくは、[モデル固有のコスト](https://site.wandb.ai/pricing/reinforcement-learning)を参照してください。クレジットの購入方法、アカウントティア、利用上限について詳しくは、[Serverless 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>

各トレーニングステップで、Serverless RL は、エージェントの output と関連する報酬 (報酬関数で計算) を含む軌跡のバッチを収集します。Serverless RL は、このバッチ化された軌跡を使用して、タスクに合わせて base model を特化する LoRA アダプターの重みを更新します。これらの LoRA アダプター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。

パブリックプレビュー期間中、トレーニングは無料です。

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

Serverless RL は、トレーニングした LoRA アダプター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の再開を行えます。W\&B では、チェックポイントの合計サイズとご利用の [料金プラン](https://wandb.ai/site/pricing) に応じて、ストレージ料金が毎月請求されます。各プランには少なくとも 5GB の無料ストレージが含まれており、これはおよそ 30 個の LoRA アダプターに相当します。容量を節約するには、性能の低い LoRA アダプターを削除してください。手順については、[ART SDK](https://art.openpipe.ai/features/checkpoint-deletion) をご覧ください。

<div id="limits">
  ## 制限
</div>

* **Inference 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、project 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、Inference 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同時に送信する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) で申請できます。

* **地理的制限**: Serverless RL は、サポート対象の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。