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# Executar trabalhos de treinamento em um cluster heterogêneo
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Usando o recurso de cluster heterogêneo do SageMaker Training, você pode executar um trabalho de treinamento com vários tipos de instâncias de ML para uma melhor escalabilidade e utilização de recursos para diferentes tarefas e finalidades de treinamento de ML. Por exemplo, se seu trabalho de treinamento em um cluster com instâncias de GPU sofre de baixa utilização da GPU e problemas de gargalo de CPU devido às CPU-intensive tarefas, o uso de um cluster heterogêneo pode ajudar a descarregar CPU-intensive tarefas adicionando grupos de instâncias de CPU mais econômicos, resolvendo esses problemas de gargalo e conseguindo uma melhor utilização da GPU.

**nota**  
Esse recurso está disponível no SDK do SageMaker Python v2.98.0 e versões posteriores.

**nota**  
Esse recurso está disponível por meio da [ ModelTrainer ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/sagemaker_train.html) classe SageMaker AI. As estruturas suportadas são PyTorch v1.10 ou posterior e TensorFlow v2.6 ou posterior.

Veja também o blog [ Melhore a relação preço/desempenho do seu treinamento de modelos usando clusters heterogêneos de SageMaker IA da Amazon. ](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/improve-price-performance-of-your-model-training-using-amazon-sagemaker-heterogeneous-clusters/)

**Topics**
+ [Configure um trabalho de treinamento com um cluster heterogêneo no Amazon AI SageMaker](train-heterogeneous-cluster-configure.md)
+ [Execute treinamento distribuído em um cluster heterogêneo no Amazon AI SageMaker](train-heterogeneous-cluster-configure-distributed.md)
+ [Modifique seu script de treinamento para atribuir grupos de instâncias](train-heterogeneous-cluster-modify-training-script.md)