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Erstellen Sie eine Serviceumgebung in AWS Batch - AWS Batch
Voraussetzungen

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Erstellen Sie eine Serviceumgebung in AWS Batch

Bevor Sie SageMaker Trainingsjobs ausführen können AWS Batch, müssen Sie eine Serviceumgebung erstellen. Sie können eine Dienstumgebung erstellen, die die Konfigurationsparameter enthält, die für AWS Batch die Integration in SageMaker AI-Dienste und die Übermittlung von SageMaker Trainingsaufträgen in Ihrem Namen erforderlich sind.

Voraussetzungen

Stellen Sie vor dem Erstellen einer Serviceumgebung sicher, dass Sie über Folgendes verfügen:

Create a service environment (AWS Console)

Verwenden Sie die AWS Batch Konsole, um eine Serviceumgebung über die Weboberfläche zu erstellen.

Um eine Serviceumgebung zu erstellen

  1. Öffnen Sie die AWS Batch Konsole unter https://console.aws.amazon.com/batch/.

  2. Wählen Sie im Navigationsbereich Environments (Umgebungen) aus.

  3. Wählen Sie Umgebung erstellen und dann Serviceumgebung aus.

  4. Wählen Sie für die Konfiguration der Serviceumgebung SageMaker AI aus.

  5. Geben Sie unter Name einen eindeutigen Namen für Ihre Serviceumgebung ein. Gültige Zeichen sind a-z, 0-9 A-Z, Bindestriche (-) und Unterstriche (_).

  6. Geben Sie für Maximale Anzahl von Instanzen die maximale Anzahl gleichzeitiger Trainingsinstanzen ein

  7. (Optional) Fügen Sie Tags hinzu, indem Sie Tag hinzufügen wählen und Schlüssel-Wert-Paare eingeben.

  8. Wählen Sie Weiter aus.

  9. Überprüfen Sie die Details der neuen Dienstumgebung und wählen Sie Dienstumgebung erstellen aus.

Create a service environment (AWS CLI)

Verwenden Sie den create-service-environment Befehl, um eine Dienstumgebung mit der AWS CLI zu erstellen.

Um eine Serviceumgebung zu erstellen

  1. Erstellen Sie eine Serviceumgebung mit den grundlegenden erforderlichen Parametern:

    aws batch create-service-environment \
    --service-environment-name my-sagemaker-service-env \
    --service-environment-type SAGEMAKER_TRAINING \
    --capacity-limits capacityUnit=NUM_INSTANCES,maxCapacity=10

  2. (Optional) Erstellen Sie eine Serviceumgebung mit Tags:

    aws batch create-service-environment \
    --service-environment-name my-sagemaker-service-env \
    --service-environment-type SAGEMAKER_TRAINING \
    --capacity-limits capacityUnit=NUM_INSTANCES,maxCapacity=10 \
    --tags team=data-science,project=ml-training

  3. Stellen Sie sicher, dass die Serviceumgebung erfolgreich erstellt wurde:

    aws batch describe-service-environments \
    --service-environment my-sagemaker-service-env

Die Dienstumgebung wird in der Liste „Umgebungen“ mit einem CREATING Status angezeigt. Wenn die Erstellung erfolgreich abgeschlossen ist, wechselt der Status in VALID und die Dienstumgebung ist bereit, ihr eine Warteschlange für Serviceaufträge hinzuzufügen, sodass die Dienstumgebung mit der Verarbeitung von Aufträgen beginnen kann.