在 Amazon EKS 编排的 SageMaker HyperPod 集群上运行作业

以下主题提供了在使用 Amazon EKS 编排的预配置 SageMaker HyperPod 集群上访问计算节点和运行机器学习工作负载的过程和示例。根据您在集群上设置环境的方式，有多种方法可以在 HyperPod 集 HyperPod 群上运行 ML 工作负载。

数据科学家用户可以使用 EKS 集群集作为集群的协调器来训练基础模型。 SageMaker HyperPod 科学家们利用 SageMaker HyperPod CLI 和原生kubectl命令来查找可用 SageMaker HyperPod 集群、提交训练作业 (Pod) 并管理其工作负载。 SageMaker HyperPod CLI 支持使用训练作业架构文件提交作业，并提供任务列表、描述、取消和执行的功能。科学家可以根据由管理的计算配额使用 Kubeflow 训练运算符 HyperPod，并由 SageMaker AI 管理 MLflow来管理 ML 实验和训练运行。