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SageMaker HyperPod referencias

Encuentre más información y referencias sobre su uso SageMaker HyperPod en los siguientes temas.

SageMaker HyperPod precios

En los temas siguientes se proporciona información sobre SageMaker HyperPod los precios. Para obtener más información sobre el precio por hora del uso de SageMaker HyperPod instancias, consulta también los precios de Amazon SageMaker AI.

Solicitudes de capacidad

Puede asignar capacidad de cómputo bajo demanda o reservada con SageMaker IA para su uso en ellas SageMaker HyperPod. La creación de clústeres bajo demanda asigna la capacidad disponible del conjunto de capacidades bajo demanda de SageMaker IA. Como alternativa, puede solicitar una capacidad reservada para garantizar el acceso enviando un ticket para aumentar la cuota. La SageMaker IA prioriza las solicitudes de capacidad entrantes y usted recibe un tiempo estimado para la asignación de la capacidad.

Facturación del servicio

Cuando aprovisiona una capacidad de cómputo SageMaker HyperPod, se le factura por la duración de la asignación de capacidad. SageMaker HyperPod la facturación aparece en tus facturas de aniversario con una partida que indica el tipo de asignación de capacidad (bajo demanda, reservada), el tipo de instancia y el tiempo dedicado a usarla.

Para enviar una solicitud de aumento de cuota, consulte SageMaker HyperPod cuotas.

SageMaker HyperPod APIs

La siguiente lista contiene un conjunto completo de opciones SageMaker HyperPod APIs para enviar solicitudes de acción en JSON formato a SageMaker AI mediante AWS CLI o AWS SDK for Python (Boto3).

SageMaker HyperPod formularios

Para configurar la herramienta de gestión de cargas de trabajo de Slurm HyperPod, debe crear el archivo de configuración de Slurm necesario HyperPod mediante el formulario proporcionado.

Formulario de configuración para aprovisionar nodos de Slurm en HyperPod

El siguiente código es el formulario de configuración de Slurm que debe preparar para configurar correctamente los nodos de Slurm en su clúster. HyperPod Debe completar este formulario y cargarlo como parte de un conjunto de scripts de ciclo de vida durante la creación del clúster. Para saber cómo se debe preparar este formulario durante los procesos de creación de HyperPod clústeres, consulte. Personalice SageMaker HyperPod los clústeres mediante scripts de ciclo de vida

// 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 ejecuta un en DLAMI función de:

SageMaker HyperPod DLAMISe incluye con paquetes adicionales para admitir herramientas de código abierto como Slurm, Kubernetes, dependencias y paquetes de software de clúster para admitir funciones de resiliencia, como la comprobación del estado del SageMaker HyperPod clúster y la reanudación automática. Para hacer un seguimiento de las actualizaciones de HyperPod software que distribuye el equipo de servicio, consulte. HyperPod DLAMIs Notas de SageMaker HyperPod lanzamiento de Amazon

Referencia de permisos de SageMaker HyperPod API

Cuando configure el control de acceso para permitir la ejecución de SageMaker HyperPod API operaciones y redacte una política de permisos que pueda adjuntar a IAM los usuarios para los administradores de la nube, utilice la siguiente tabla como referencia.

Para obtener una lista completa de los tipos de permisos y recursos SageMaker APIs, consulte Acciones, recursos y claves de condición de Amazon SageMaker AI en la Referencia de autorización de AWS servicio.

SageMaker HyperPod comandos en AWS CLI

Los siguientes son los AWS CLI comandos SageMaker HyperPod para ejecutar las HyperPod APIoperaciones principales.

SageMaker HyperPod Módulos de Python en AWS SDK for Python (Boto3)

Los siguientes son los métodos del AWS SDK for Python (Boto3) cliente para que la SageMaker IA ejecute las HyperPod APIoperaciones principales.