Erstellen Sie eine Warteschlange für SageMaker Schulungsjobs in AWS Batch - AWS Batch
Voraussetzungen

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Erstellen Sie eine Warteschlange für SageMaker Schulungsjobs in AWS Batch

SageMaker Warteschlangen für Schulungsaufträge lassen sich direkt in den SageMaker KI-Service integrieren und ermöglichen so eine serverlose Auftragsplanung, ohne dass Sie die zugrunde liegende Recheninfrastruktur verwalten müssen.

Voraussetzungen

Bevor Sie eine Warteschlange für SageMaker Trainingsjobs erstellen, stellen Sie sicher, dass Sie über Folgendes verfügen:

Create a SageMaker Training job queue (AWS Batch console)

  1. Öffnen Sie die AWS Batch Konsole unter. https://console.aws.amazon.com/batch/

  2. Wählen Sie im Navigationsbereich Job Queues und dann Create aus.

  3. Wählen Sie als Orchestrierungstyp die Option Training ausSageMaker .

  4. Für die Konfiguration der Job-Warteschlange:

    1. Geben Sie unter Name den Namen der Job-Warteschlange ein.

    2. Geben Sie für Priorität einen Wert zwischen 0 und 1000 ein. Eine Job-Warteschlange mit einer höheren Priorität wird für Serviceumgebungen bevorzugt.

    3. (Optional) Wählen Sie für die Planungsrichtlinie Amazon Resource Name (ARN) eine bestehende Planungsrichtlinie aus.

    4. Wählen Sie für Verbundene Serviceumgebungen eine Serviceumgebung aus der Liste aus, die Sie der Job-Warteschlange zuordnen möchten.

  5. (Optional) Für Grenzwerte für den Jobstatus:

    1. Wählen Sie für Fehlkonfiguration die maximale Laufzeit (Sekunden) SERVICE_ENVIRONMENT_MAX_RESOURCE und geben Sie sie ein.

    2. Wählen Sie für Kapazität die maximale Laufzeit (Sekunden) aus INSUFFICIENT_INSTANCE_CAPACITY und geben Sie sie ein.

  6. Wählen Sie Job-Warteschlange erstellen

Create a SageMaker Training job queue (AWS CLI)

Verwenden Sie den create-job-queue Befehl, um eine Warteschlange für SageMaker Schulungsaufträge zu erstellen.

Im folgenden Beispiel wird eine einfache Warteschlange für SageMaker Schulungsaufträge erstellt, die eine Serviceumgebung verwendet:

aws batch create-job-queue \
  --job-queue-name my-sm-training-fifo-jq \
  --job-queue-type SAGEMAKER_TRAINING \
  --priority 1 \
  --service-environment-order order=1,serviceEnvironment=ExampleServiceEnvironment

ExampleServiceEnvironmentErsetzen Sie es durch den Namen Ihrer Serviceumgebung.

Daraufhin erhalten Sie ein Ergebnis, das dem hier dargestellten entspricht:

{
  "jobQueueName": "my-sm-training-fifo-jq",
  "jobQueueArn": "arn:aws:batch:region:account:job-queue/my-sm-training-fifo-jq"
}

Nachdem Sie Ihre Auftragswarteschlange erstellt haben, stellen Sie sicher, dass sie erfolgreich erstellt wurde und sich in einem gültigen Status befindet.

Verwenden Sie den describe-job-queues Befehl, um Details zu Ihrer Job-Warteschlange anzuzeigen:

aws batch describe-job-queues --job-queues my-sm-training-fifo-jq

Daraufhin erhalten Sie ein Ergebnis, das dem hier dargestellten entspricht:

{
  "jobQueues": [
    {
      "jobQueueName": "my-sm-training-fifo-jq",
      "jobQueueArn": "arn:aws:batch:region:account:job-queue/my-sm-training-fifo-jq",
      "state": "ENABLED",
      "status": "VALID",
      "statusReason": "JobQueue Healthy",
      "priority": 1,
      "computeEnvironmentOrder": [],
      "serviceEnvironmentOrder": [
        {
          "order": 1,
          "serviceEnvironment": "arn:aws:batch:region:account:service-environment/ExampleServiceEnvironment"
        }
      ],
      "jobQueueType": "SAGEMAKER_TRAINING",
      "tags": {},
      "jobStateTimeLimitActions": []
    }
  ]
}

Stellen Sie sicher, dass:

  • Das state ist ENABLED

  • Das status ist VALID

  • Das statusReason ist JobQueue Healthy

  • Das jobQueueType ist SAGEMAKER_TRAINING

  • Das serviceEnvironmentOrder bezieht sich auf Ihre Serviceumgebung