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다음은 Amazon SageMaker HyperPod EKS 클러스터 작업에 대한 정보를 제공합니다. 작업은 클러스터로 전송되는 작업 또는 작업입니다. 훈련, 실험 실행 또는 추론과 같은 기계 학습 작업일 수 있습니다. 볼 수 있는 작업 세부 정보 목록에는 상태, 실행 시간 및 작업당 사용되는 컴퓨팅 양이 포함됩니다.
Amazon SageMaker AI 콘솔
관리자 이외의 사용자가 작업 탭을 볼 수 있으려면 관리자가 IAM 역할에 대한 EKS 클러스터에 액세스 항목을 추가해야 합니다.
참고
대시보드에서 HyperPod EKS 클러스터 작업을 보려면
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지정된 HyperPod 네임스페이스의 데이터 과학자 사용자가 Amazon EKS 오케스트레이션 클러스터에서 작업 실행을 승인하도록 Kubernetes 역할 기반 액세스 제어(RBAC)를 구성합니다. 네임스페이스는 형식을 따릅니다
hyperpod-ns-. RBAC 권한을 설정하려면 팀 역할 생성 지침을team-name참조하세요. -
작업이 적절한 네임스페이스 및 우선 순위 클래스 레이블과 함께 제출되었는지 확인합니다. 포괄적인 예는 섹션을 참조하세요SageMaker AI 관리형 대기열 및 네임스페이스에 작업 제출.
EKS 클러스터의 경우 kubeflow(PyTorch, MPI, TensorFlow) 작업이 표시됩니다. 기본적으로 PyTorch 작업이 표시됩니다. 드롭다운 메뉴를 선택하거나 검색 필드를 사용하여 PyTorch, MPI, TensorFlow 작업을 필터링할 수 있습니다. 각 작업에 대해 표시되는 정보에는 작업 이름, 상태, 네임스페이스, 우선순위 클래스 및 생성 시간이 포함됩니다.
