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要监控训练计划的状态或检索其详细信息，您可以使用 DescribeTrainingPlanAPI。API 响应包含一个Status字段，该字段反映了训练计划的当前状态：
-
如果计划购买失败，则状态将设置为
Failed。 -
成功付款后，根据计划的开始日期
Scheduled，状态将从Pending变为。 -
当计划到达其开始日期时，状态将更改为
Active。 -
对于具有多个不连续预留容量的计划，状态会恢复为活动期间
Scheduled之间，直到下一个预留容量的开始日期。 -
计划结束日期后，状态变为
Expired。
状态变为后Scheduled，您可以将计划中预留的容量用于 SageMaker 训练任务或 HyperPod 集群工作负载。
注意
-
在计划生效之前，与计划关联的培训任务将保持
Pending状态Active。 -
对于使用计算容量训练计划的 HyperPod 集群，实例组的状态显示为已
InService创建。
以下示例使用 AWS CLI 命令按名称检索训练计划的详细信息。
aws sagemaker describe-training-plan \
--training-plan-name "name" 此 JSON 文档是来自 SageMaker 训练计划 API 的示例响应。此响应提供了有关已成功创建的培训计划的详细信息。
{
"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"
}以下各节定义了 DescribeTrainingPlan API 操作的必填输入请求参数。
必需参数
-
TrainingPlanName: 您要描述的训练计划的名称。
