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Para monitorar o status ou recuperar detalhes de um plano de treinamento, você pode usar a DescribeTrainingPlanAPI. A resposta da API inclui um Status campo que reflete o estado atual do plano de treinamento:
-
Se a compra do plano falhar, o status será definido como
Failed. -
Após o pagamento bem-sucedido, o status muda de
PendingparaScheduled, com base na data de início do plano. -
Quando o plano atinge sua data de início, o status muda para
Active. -
Para planos com várias capacidades reservadas descontínuas, o status reverte para
Scheduledentre os períodos ativos, até a data de início da próxima capacidade reservada. -
Após a data de término do plano, o status passa a ser
Expired.
Quando o status forScheduled, você poderá utilizar a capacidade reservada no plano para seus trabalhos de SageMaker treinamento ou cargas de trabalho de HyperPod cluster.
nota
-
Os trabalhos de treinamento associados ao plano permanecem em
Pendingstatus até que o plano se torneActive. -
Para HyperPod clusters que usam um plano de treinamento para capacidade computacional, o status do grupo de instâncias aparece como
InServiceuma vez criado.
O exemplo a seguir usa um AWS CLI comando para recuperar os detalhes de um plano de treinamento pelo nome.
aws sagemaker describe-training-plan \
--training-plan-name "name" Este documento JSON é um exemplo de resposta da API de planos de SageMaker treinamento. Essa resposta fornece detalhes sobre um plano de treinamento que foi criado com sucesso.
{
"AvailableInstanceCount": 2,
"CurrencyCode": "USD",
"DurationHours": 48,
"DurationMinutes": 0,
"EndTime": "2024-09-28T04:30:00-07:00",
"InUseInstanceCount": 2,
"ReservedCapacitySummaries": [
{
"AvailabilityZone": "string",
"DurationHours": 48,
"DurationMinutes": 0,
"EndTime": "2024-09-28T04:30:00-07:00",
"InstanceType": "ml.p5.48xlarge",
"ReservedCapacityArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789123:reserved-capacity/large-models-fine-tuning-rc1",
"StartTime": "2024-09-26T04:30:00-07:00",
"Status": "Scheduled",
"TotalInstanceCount": 4
}
],
"StartTime": "2024-09-26T04:30:00-07:00",
"Status": "Scheduled",
"StatusMessage": "Payment confirmed, training plan scheduled."
"TargetResources": [ "training-job" ],
"TotalInstanceCount": 4,
"TrainingPlanArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789123:training-plan/large-models-fine-tuning",
"TrainingPlanName": "large-models-fine-tuning",
"UpfrontFee": "xxxx.xx"
}As seções a seguir definem o parâmetro de solicitação de entrada obrigatório para a operação DescribeTrainingPlan da API.
Parâmetros necessários
-
TrainingPlanName: O nome do plano de treinamento que você deseja descrever.
