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SageMaker HyperPod Verweise

Weitere Informationen und Referenzen zur Verwendung finden Sie SageMaker HyperPod in den folgenden Themen.

SageMaker HyperPod Preisgestaltung

Die folgenden Themen enthalten Informationen zur SageMaker HyperPod Preisgestaltung. Weitere Informationen zum Preis pro Stunde für die Nutzung von SageMaker HyperPod Instances finden Sie auch unter Amazon SageMaker AI-Preise.

Kapazitätsanfragen

Sie können Rechenkapazität auf Abruf oder reservierte Rechenkapazität mit SageMaker KI zur Verwendung auf SageMaker HyperPod zuweisen. Bei der On-Demand-Clustererstellung werden verfügbare Kapazitäten aus dem SageMaker KI-On-Demand-Kapazitätspool zugewiesen. Alternativ können Sie reservierte Kapazität anfordern, um den Zugriff sicherzustellen, indem Sie ein Ticket für eine Erhöhung des Kontingents einreichen. Eingehende Kapazitätsanfragen werden von SageMaker KI priorisiert und Sie erhalten eine geschätzte Zeit für die Kapazitätszuweisung.

Abrechnung der Dienste

Wenn Sie Rechenkapazität am bereitstellen SageMaker HyperPod, wird Ihnen die Dauer der Kapazitätszuweisung in Rechnung gestellt. SageMaker HyperPod Die Abrechnung erscheint in Ihren Jubiläumsrechnungen mit einer Zeile für die Art der Kapazitätszuweisung (auf Abruf, reserviert), den Instance-Typ und die für die Nutzung der Instance aufgewendete Zeit.

Informationen zum Einreichen eines Tickets für eine Erhöhung des Kontingents finden Sie unterSageMaker HyperPod Kontingente.

SageMaker HyperPod APIs

In der folgenden Liste finden Sie eine vollständige Liste SageMaker HyperPod APIs für die Einreichung von Aktionsanfragen im JSON Format an SageMaker KI über AWS CLI oder AWS SDK for Python (Boto3).

SageMaker HyperPod Formulare

Um das Slurm-Workload-Manager-Tool zu konfigurieren HyperPod, sollten Sie HyperPod mithilfe des bereitgestellten Formulars eine erforderliche Slurm-Konfigurationsdatei erstellen.

Konfigurationsformular für die Bereitstellung von Slurm-Knoten auf HyperPod

Der folgende Code ist das Slurm-Konfigurationsformular, das Sie vorbereiten sollten, um Slurm-Knoten auf Ihrem Cluster ordnungsgemäß einzurichten. HyperPod Sie sollten dieses Formular ausfüllen und es während der Clustererstellung als Teil einer Reihe von Lebenszyklus-Skripten hochladen. Informationen darüber, wie dieses Formular während der HyperPod Clustererstellung vorbereitet werden sollte, finden Sie unterPassen Sie SageMaker HyperPod Cluster mithilfe von Lebenszyklusskripten an.

// Save as provisioning_params.json.
{
    "version": "1.0.0",
    "workload_manager": "slurm",
    "controller_group": "string",
    "login_group": "string",
    "worker_groups": [
        {
            "instance_group_name": "string",
            "partition_name": "string"
        }
    ],
    "fsx_dns_name": "string",
    "fsx_mountname": "string"
}

SageMaker HyperPod DLAMI

SageMaker HyperPod läuft DLAMI auf der Grundlage von:

Das SageMaker HyperPod DLAMI ist mit zusätzlichen Paketen zur Unterstützung von Open-Source-Tools wie Slurm, Kubernetes, Abhängigkeiten und SageMaker HyperPod Cluster-Softwarepaketen gebündelt, um Resilienzfunktionen wie Cluster-Integritätsprüfung und automatische Wiederaufnahme zu unterstützen. Weitere Informationen zu HyperPod Softwareupdates, über die das HyperPod Serviceteam verteilt, finden Sie unter. DLAMIs SageMaker HyperPod Versionshinweise von Amazon

Referenz für SageMaker HyperPod API-Berechtigungen

Wenn Sie die Zugriffskontrolle einrichten, um die Ausführung von SageMaker HyperPod API Vorgängen zu ermöglichen, und eine Berechtigungsrichtlinie schreiben, die Sie IAM Benutzern für Cloud-Administratoren zuordnen können, verwenden Sie die folgende Tabelle als Referenz.

Eine vollständige Liste der Berechtigungen und Ressourcentypen für SageMaker APIs finden Sie unter Aktionen, Ressourcen und Bedingungsschlüssel für Amazon SageMaker AI in der AWS Service Authorization Reference.

SageMaker HyperPod Befehle in AWS CLI

Im Folgenden finden Sie die AWS CLI Befehle SageMaker HyperPod zum Ausführen der HyperPod APIKernoperationen.

SageMaker HyperPod Python-Module in AWS SDK for Python (Boto3)

Im Folgenden sind die Methoden des AWS SDK for Python (Boto3) Clients aufgeführt, mit denen SageMaker KI die HyperPod APIKernoperationen ausführt.