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AWS Batch supporto per lavori di formazione SageMaker sull'IA
Una coda dei processi AWS Batch archivia e assegna le priorità ai processi inviati prima che vengano eseguiti sulle risorse di calcolo. Puoi inviare i lavori di formazione sull' SageMaker intelligenza artificiale a una coda di lavoro per sfruttare gli strumenti di pianificazione e prioritizzazione dei lavori senza server forniti da. AWS Batch
Come funziona
I passaggi seguenti descrivono il flusso di lavoro su come utilizzare una coda di lavoro con i AWS Batch lavori di formazione AI. SageMaker Per tutorial più dettagliati e notebook di esempio, consulta la sezione Nozioni di base.
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Configurazione AWS Batch e tutte le autorizzazioni necessarie. Per ulteriori informazioni, consulta Setting up AWS Batch in AWS Batch User Guide.
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Crea le seguenti AWS Batch risorse nella console o utilizzando: AWS CLI
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Ambiente di servizio: contiene i parametri di configurazione per l'integrazione con l' SageMaker IA.
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SageMaker Coda dei lavori di formazione con intelligenza artificiale: si integra con l' SageMaker intelligenza artificiale per inviare lavori di formazione.
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Configura i tuoi dati e richiedi un lavoro di formazione sull' SageMaker intelligenza artificiale, ad esempio l'immagine del contenitore di formazione. Per inviare un lavoro di formazione a una AWS Batch coda, puoi utilizzare l' AWS CLI SDK AI Python o SageMaker AI Python. AWS SDK for Python (Boto3)
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Invia i tuoi job di addestramento alla coda dei processi. Puoi utilizzare le opzioni seguenti per inviare i processi:
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Utilizza l'API di AWS Batch SubmitServiceJob.
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Usa il
aws_batchmodulo di AI PythonSDK. SageMaker Dopo aver creato un TrainingQueue oggetto e un oggetto di addestramento del modello (ad esempio un ModelTrainer), è possibile inviare lavori di addestramento all' TrainingQueue utilizzo del queue.submit()metodo.
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Dopo aver inviato i lavori, visualizzate la coda e lo stato dei lavori con la AWS Batch console, l' AWS Batch DescribeServiceJobAPI o l' SageMaker API AI. DescribeTrainingJob
Costo e disponibilità
Per informazioni dettagliate sui prezzi dei lavori di formazione, consulta i prezzi di Amazon SageMaker AI.
Puoi utilizzarlo AWS Batch per lavori di formazione sull' SageMaker intelligenza artificiale Regione AWS ovunque siano disponibili lavori di formazione. Per ulteriori informazioni, consulta gli endpoint e le quote di Amazon SageMaker AI.
Per assicurarti di avere la capacità richiesta quando ne hai bisogno, puoi utilizzare SageMaker AI Flexible Training Plans (FTP). Questi piani ti consentono di prenotare capacità per i tuoi job di addestramento. In combinazione con le funzionalità AWS Batch di accodamento, puoi massimizzare l'utilizzo durante la durata del piano. Per ulteriori informazioni, consulta Prenotare i piani di formazione per i tuoi lavori o cluster di formazione. HyperPod
Nozioni di base
Per un tutorial su come impostare una coda di AWS Batch lavoro e inviare lavori di formazione AWS Batch sull' SageMaker IA, vedi Guida introduttiva all' SageMaker intelligenza artificiale nella Guida per l'AWS Batch utente.
Per i notebook Jupyter che mostrano come utilizzare il aws_batch modulo nell'SDK SageMaker AI Python, consulta gli esempi di notebook AWS Batch for SageMaker AI Training jobs nel repository amazon-sagemaker-examples. GitHub
