本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。
Amazon 中的托管竞技训练 SageMaker
借助 Amazon EC2 Spot 托管实例，Amazon SageMaker 可以轻松训练机器学习模型。与按需实例相比，托管竞价型训练最多可以将训练模型的成本减少 90%。 SageMaker 代表您管理 Spot 中断。
托管竞价训练使用 Amazon EC2 Spot 实例来运行训练作业，而不是按需实例。您可以指定哪些训练作业使用竞价型实例，并指定使用 Amazon EC2 Spot 实例 SageMaker 等待任务运行多长时间的停止条件。训练期间生成的指标和日志可在中找到 CloudWatch。
Amazon SageMaker 自动模型调整（也称为超参数调整）可以使用托管现场训练。有关自动模型调优的更多信息，请参阅自动调整模型 SageMaker。
Spot 实例可能会中断，导致作业开始或结束所花的时间更长。您可以将托管现场训练作业配置为使用检查点。 SageMaker 将检查点数据从本地路径复制到 Amazon S3。任务重新启动后，将 Amazon S3 中的数据 SageMaker 复制回本地路径。然后，训练作业可以从最后一个检查点恢复，而无需重新开始。有关检查点操作的更多信息，请参阅 Amazon 中的检查点 SageMaker。
注意
除非您的训练作业很快完成，否则我们建议您将检查点与托管现场训练一起使用。 SageMaker 不使用检查点的内置算法和市场算法目前限制在 3600 秒（60 分钟）以内。MaxWaitTimeInSeconds
要使用托管的 Spot 训练，请创建一个训练作业。将 EnableManagedSpotTraining 设置为 True 并指定 MaxWaitTimeInSeconds。MaxWaitTimeInSeconds 必须大于 MaxRuntimeInSeconds。有关创建训练作业的更多信息，请参阅DescribeTrainingJob。
您可以使用公式 (1 -
(BillableTimeInSeconds / TrainingTimeInSeconds)) * 100 计算使用托管的 Spot 训练时节省的时间。例如，如果 BillableTimeInSeconds 为 100 而 TrainingTimeInSeconds 为 500，表示您的训练作业运行了 500 秒，但只收取 100 秒的费用。可节约 (1 - (100 / 500)) * 100 = 80%。
要了解如何在 Amazon SageMaker 竞价型实例上运行训练作业，以及托管竞价训练的工作原理和缩短计费时间，请参阅以下示例笔记本：
