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SageMaker HyperPod références

Vous trouverez plus d'informations et de références sur l'utilisation SageMaker HyperPod dans les rubriques suivantes.

SageMaker HyperPod tarification

Les rubriques suivantes fournissent des informations sur la SageMaker HyperPod tarification. Pour en savoir plus sur le prix horaire d'utilisation des SageMaker HyperPod instances, consultez également Amazon SageMaker AI Pricing.

Demandes de capacité

Vous pouvez allouer des capacités de calcul à la demande ou réservées avec SageMaker l'IA pour une utilisation sur SageMaker HyperPod. La création de clusters à la demande alloue la capacité disponible à partir du pool de capacités à la demande de l' SageMaker IA. Vous pouvez également demander une capacité réservée pour garantir l'accès en soumettant un ticket pour une augmentation du quota. Les demandes de capacité entrantes sont hiérarchisées par l' SageMaker IA et vous recevez une estimation du temps nécessaire à l'allocation de capacité.

Facturation des services

Lorsque vous allouez une capacité de calcul sur SageMaker HyperPod, vous êtes facturé pour la durée de l'allocation de capacité. SageMaker HyperPod la facturation apparaît sur vos factures d'anniversaire avec un poste correspondant au type d'allocation de capacité (à la demande, réservée), au type d'instance et au temps passé à utiliser l'instance.

Pour soumettre un ticket pour une augmentation de quota, voirSageMaker HyperPod quotas.

SageMaker HyperPod APIs

La liste suivante est un ensemble complet de SageMaker HyperPod APIs demandes d'action au JSON format SageMaker AI via AWS CLI ou AWS SDK for Python (Boto3).

SageMaker HyperPod formulaires

Pour configurer l'outil de gestion de charge de travail Slurm HyperPod, vous devez créer le fichier de configuration Slurm requis à HyperPod l'aide du formulaire fourni.

Formulaire de configuration pour le provisionnement des nœuds Slurm sur HyperPod

Le code suivant est le formulaire de configuration de Slurm que vous devez préparer pour configurer correctement les nœuds Slurm sur votre cluster. HyperPod Vous devez remplir ce formulaire et le télécharger dans le cadre d'un ensemble de scripts de cycle de vie lors de la création du cluster. Pour savoir comment ce formulaire doit être préparé tout au long des processus de création de HyperPod clusters, voirPersonnalisez les SageMaker HyperPod clusters à l'aide de scripts de cycle.

// 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 exécute une DLAMI base basée sur :

SageMaker HyperPod DLAMIIl est fourni avec des packages supplémentaires pour prendre en charge les outils open source tels que Slurm, Kubernetes, les dépendances, et des packages logiciels de cluster pour prendre en charge les fonctionnalités de résilience telles que le contrôle de l'état du SageMaker HyperPod cluster et la reprise automatique. Pour suivre les mises à jour HyperPod logicielles distribuées par l'équipe de HyperPod serviceDLAMIs, voirNotes de SageMaker HyperPod publication d'Amazon.

Référence des autorisations SageMaker HyperPod API

Lorsque vous configurez le contrôle d'accès pour autoriser l'exécution d' SageMaker HyperPod APIopérations et que vous rédigez une politique d'autorisations que vous pouvez associer aux IAM utilisateurs pour les administrateurs du cloud, utilisez le tableau suivant comme référence.

Pour obtenir la liste complète des autorisations et des types de ressources pour SageMaker APIs, consultez la section Actions, ressources et clés de condition pour Amazon SageMaker AI dans le AWS Service Authorization Reference.

SageMaker HyperPod commandes dans AWS CLI

Les AWS CLI commandes suivantes permettent SageMaker HyperPod d'exécuter les HyperPod APIopérations principales.

SageMaker HyperPod Modules Python dans AWS SDK for Python (Boto3)

Voici les méthodes utilisées par le AWS SDK for Python (Boto3) client pour que l' SageMaker IA exécute les HyperPod APIopérations de base.