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# AWS Batch에서 SageMaker 훈련 작업 대기열 생성
<a name="create-sagemaker-job-queue"></a>

SageMaker 훈련 작업 대기열은 SageMaker AI 서비스와 직접 통합되어 기본 컴퓨팅 인프라를 관리할 필요 없이 서버리스 작업 예약을 제공합니다.

## 사전 조건
<a name="sagemaker-job-queue-prerequisites"></a>

SageMaker 훈련 작업 대기열을 생성하기 전에 다음을 갖추어야 합니다.
+ **서비스 환경** - 용량 제한을 정의하는 서비스 환경. 자세한 내용은 [에서 서비스 환경 생성 AWS Batch](create-service-environments.md) 섹션을 참조하세요.
+ **IAM 권한** - AWS Batch 작업 대기열 및 서비스 환경을 생성하고 관리할 수 있는 권한. 자세한 내용은 [AWS Batch IAM 정책, 역할 및 권한](IAM_policies.md) 섹션을 참조하세요.

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#### [ Create a SageMaker Training job queue (AWS Batch console) ]

1. [https://console.aws.amazon.com/batch/](https://console.aws.amazon.com/batch/)에서 AWS Batch 콘솔을 엽니다.

1. 탐색 창에서 **작업 대기열**을 선택한 다음 **생성**을 선택합니다.

1. **오케스트레이션 유형**에서 **SageMaker 훈련**을 선택합니다.

1. **작업 대기열 구성**에서 다음을 수행합니다.

   1. **이름**에 작업 대기열의 이름을 입력합니다.

   1. **우선 순위**에 0에서 1000 사이의 값을 입력합니다. 우선 순위가 높은 작업 대기열에는 서비스 환경에 대해 더 높은 선호도가 지정됩니다.

   1. (선택 사항)**예약 정책 Amazon 리소스 이름(ARN)**에서 기존 예약 정책을 선택합니다.

   1. **연결된 서비스 환경**의 목록에서 작업 대기열과 연결할 서비스 환경을 선택합니다.

1. (선택 사항) **작업 상태 제한**의 경우:

   1. **잘못된 구성**에서 `SERVICE_ENVIRONMENT_MAX_RESOURCE`를 선택하고 **최대 실행 가능 시간(초)**을 입력합니다.

   1. **용량**에서 `INSUFFICIENT_INSTANCE_CAPACITY`를 선택하고 **최대 실행 가능 시간(초)**을 입력합니다.

1. **작업 대기열 생성**을 선택합니다.

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#### [ Create a SageMaker Training job queue (AWS CLI) ]

`create-job-queue` 명령을 사용하여 SageMaker 훈련 작업 대기열을 생성합니다.

다음 예제는 서비스 환경을 사용하는 기본 SageMaker 훈련 작업 대기열을 생성합니다.

```
aws batch create-job-queue \
  --job-queue-name my-sm-training-fifo-jq \
  --job-queue-type SAGEMAKER_TRAINING \
  --priority 1 \
  --service-environment-order order=1,serviceEnvironment=ExampleServiceEnvironment
```

*ExampleServiceEnvironment*를 서비스 환경의 이름으로 바꿉니다.

이 명령은 다음과 비슷한 출력을 반환합니다.

```
{
  "jobQueueName": "my-sm-training-fifo-jq",
  "jobQueueArn": "arn:aws:batch:region:account:job-queue/my-sm-training-fifo-jq"
}
```

작업 대기열을 생성한 후 성공적으로 생성되었고 유효한 상태에 있는지 확인합니다.

`describe-job-queues` 명령을 사용하여 작업 대기열에 대한 세부 정보를 봅니다.

```
aws batch describe-job-queues --job-queues my-sm-training-fifo-jq
```

이 명령은 다음과 비슷한 출력을 반환합니다.

```
{
  "jobQueues": [
    {
      "jobQueueName": "my-sm-training-fifo-jq",
      "jobQueueArn": "arn:aws:batch:region:account:job-queue/my-sm-training-fifo-jq",
      "state": "ENABLED",
      "status": "VALID",
      "statusReason": "JobQueue Healthy",
      "priority": 1,
      "computeEnvironmentOrder": [],
      "serviceEnvironmentOrder": [
        {
          "order": 1,
          "serviceEnvironment": "arn:aws:batch:region:account:service-environment/ExampleServiceEnvironment"
        }
      ],
      "jobQueueType": "SAGEMAKER_TRAINING",
      "tags": {},
      "jobStateTimeLimitActions": []
    }
  ]
}
```

다음을 확인하세요.
+ `state`는 `ENABLED`입니다.
+ `status`는 `VALID`입니다.
+ `statusReason`은 `JobQueue Healthy`입니다.
+ `jobQueueType`은 `SAGEMAKER_TRAINING`입니다.
+ `serviceEnvironmentOrder`는 서비스 환경을 참조합니다.

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