请问NLP自学习平台中每个模型的数据量上限多少?

NLP自学习平台的数据量上限不是一个固定的数值，它通常取决于平台的资源限制、模型结构、以及您所使用的具体服务套餐等因素。阿里云NLP自学习平台并未明确说明每个模型的具体数据量上限。

对于您的情况，在一个已有3万多数据量的模型基础上，新增9千多的数据量进行训练时出现报错，并非一定是因为超过了数据量上限，而是可能由于以下原因：

1. 内存限制：在模型训练过程中，如果总的训练数据过大导致内存不足，可能会引发错误。
2. 文件大小限制：上传数据或读取数据时，如果单个文件大小超过平台允许的最大值，也会出错。
3. 数据格式问题：新添加的数据可能存在格式不兼容或者数据质量问题，影响模型训练过程。
4. 模型性能约束：某些模型在处理大量数据时，尤其是深度学习模型，可能需要更长的训练时间或更大的计算资源，若超出当前资源配置，则可能导致训练失败或超时。
5. API限制：如果是通过API接口提交训练任务，还可能有API级别的数据量限制。

建议您检查一下错误信息的具体内容，联系阿里云NLP自学习平台的技术支持团队，并提供详细的错误日志，以便他们能针对性地帮助您解决问题。同时，根据实际情况考虑是否需要调整资源配置，比如增加计算资源或使用更适合大数据量训练的方案。

对于NLP自学习平台的具体模型数据量上限，官方文档未给出明确数值。一般来说，模型能够处理的数据量取决于多种因素，如硬件资源（内存、CPU/GPU）、模型架构本身的设计限制以及平台自身的处理能力。如果您在3万多数据量的基础上新增9千多数据量导致训练出错，可能是超过了当前环境下模型训练的内存限制，或者是数据规模超出模型所能有效训练的范围，建议查看平台提供的错误信息，或联系阿里云技术支持以获取更准确的帮助。