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Serviceaufträge in AWS Batch
AWS Batch Serviceaufträge ermöglichen es Ihnen, Anfragen über AWS Batch Auftragswarteschlangen an AWS Dienste zu senden. AWS Batch Unterstützt derzeit SageMaker Trainingsjobs als Servicejobs. Im Gegensatz zu containerisierten Aufträgen, bei denen die zugrunde liegende Containerausführung AWS Batch verwaltet wird, ermöglichen Servicejobs die Bereitstellung von Funktionen AWS Batch zur Auftragsplanung und Warteschlangenbildung, während der AWS Zieldienst (z. B. SageMaker KI) die eigentliche Auftragsausführung übernimmt.
AWS Batch for SageMaker Training Jobs ermöglicht es Datenwissenschaftlern, Schulungsaufträge mit Prioritäten in konfigurierbare Warteschlangen einzureichen. So wird sichergestellt, dass Workloads ohne Eingreifen ausgeführt werden, sobald Ressourcen verfügbar sind. Mit dieser Funktion werden häufig auftretende Herausforderungen wie die Koordination von Ressourcen, die Vermeidung unbeabsichtigter Mehrausgaben, die Einhaltung von Budgetbeschränkungen, die Kostenoptimierung durch Reserved Instances und die Vermeidung manueller Abstimmungen zwischen den Teammitgliedern bewältigt.
Serviceaufträge unterscheiden sich in mehreren wesentlichen Punkten von containerisierten Aufträgen:
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Auftragsübermittlung: Serviceaufträge müssen mithilfe der SubmitServiceJob API eingereicht werden. Serviceaufträge können nicht über die AWS Batch Konsole eingereicht werden.
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Auftragsausführung: AWS Batch plant Serviceaufträge und stellt sie in die Warteschlange, aber der AWS Zieldienst führt die eigentliche Arbeitslast des Auftrags aus.
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Ressourcenkennungen: Serviceaufträge verwenden ARNs, die „service-job“ statt „job“ enthalten, um sie von containerisierten Aufträgen zu unterscheiden.
Informationen zu den ersten Schritten mit AWS Batch Servicejobs für Training finden Sie unter. SageMaker Erste Schritte mit AWS Batch einer SageMaker KI
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