Zuordnen AWS Batch des Dienstauftragsstatus zum SageMaker AI-Status - AWS Batch

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Zuordnen AWS Batch des Dienstauftragsstatus zum SageMaker AI-Status

Wenn Sie Jobs mithilfe von, an eine SageMaker Job-Warteschlange weiterleiten SubmitServiceJob, wird der Job-Lebenszyklus AWS Batch verwaltet und AWS Batch Jobstatus den entsprechenden SageMaker Trainingsstatus zugeordnet. Serviceaufträge, wie z. B. SageMaker Schulungsaufträge, folgen einem anderen Lebenszyklus als herkömmliche Container-Jobs. Servicejobs und Container-Jobs teilen sich zwar die meisten Status, führen jedoch den SCHEDULED Status ein und zeigen ein unterschiedliches Wiederholungsverhalten, insbesondere bei der Behandlung von Fehlern mit unzureichender Kapazität durch den Zieldienst.

Die folgende Tabelle zeigt den AWS Batch Auftragsstatus und den entsprechenden SageMaker SecondaryStatus Status/:

Status der Batch SageMaker Primärer Status der KI SageMaker Sekundärer Status der KI Beschreibung
SUBMITTED N/A N/A Der Job wurde in die Warteschlange gestellt und wartet auf die Auswertung durch den Scheduler.
RUNNABLE N/A N/A Der Job befindet sich in der Warteschlange und ist bereit für die Planung. Jobs in diesem Status werden gestartet, sobald genügend Ressourcen in der Serviceumgebung verfügbar sind. Jobs können auf unbestimmte Zeit in diesem Zustand verbleiben, wenn nicht genügend Ressourcen verfügbar sind.
SCHEDULED InProgress Pending Der Serviceauftrag wurde erfolgreich an SageMaker AI übermittelt
STARTING InProgress Downloading SageMaker Trainingsjob zum Herunterladen von Daten und Bildern. Die Kapazität für den Ausbildungsberuf wurde erworben und die Initialisierung des Jobs beginnt.
RUNNING InProgress Training SageMaker Algorithmus zur Ausführung des Trainingsauftrags
RUNNING InProgress Uploading SageMaker Trainingsjob zum Hochladen von Ausgabeartefakten nach Abschluss des Trainings
SUCCEEDED Completed Completed SageMaker Die Schulungsaufgabe wurde erfolgreich abgeschlossen. Der Upload der Ausgabeartefakte wurde abgeschlossen.
FAILED Failed Failed SageMaker Bei der Trainingsaufgabe ist ein nicht behebbarer Fehler aufgetreten.
FAILED Stopped Stopped SageMaker Der Trainingsjob wurde manuell beendet mit. StopTrainingJob