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# Konfigurieren Sie Ihre Hybrid-Job-Instance
<a name="braket-jobs-configure-job-instance-for-script"></a>

Abhängig von Ihrem Algorithmus haben Sie möglicherweise unterschiedliche Anforderungen. Standardmäßig führt Amazon Braket Ihr Algorithmus-Skript auf einer `ml.m5.large` Instance aus. Sie können diesen Instance-Typ jedoch anpassen, wenn Sie einen Hybrid-Job mit dem folgenden Import- und Konfigurationsargument erstellen.

```
from braket.jobs.config import InstanceConfig

job = AwsQuantumJob.create(
    ...
    instance_config=InstanceConfig(instanceType="ml.g4dn.xlarge"), # Use NVIDIA T4 instance with 4 GPUs.
    ...
    ),
```

Wenn Sie eine eingebettete Simulation ausführen und in der Gerätekonfiguration ein lokales Gerät angegeben haben, können Sie zusätzlich mehr als eine Instanz in der anfordern, `InstanceConfig` indem Sie das angeben `instanceCount` und es auf mehr als eins setzen. Die Obergrenze ist 5. Sie können beispielsweise 3 Instanzen wie folgt auswählen.

```
from braket.jobs.config import InstanceConfig
job = AwsQuantumJob.create(
    ...
    instance_config=InstanceConfig(instanceType="ml.g4dn.xlarge", instanceCount=3), # Use 3 NVIDIA T4 instances
    ...
    ),
```

Wenn Sie mehrere Instanzen verwenden, sollten Sie erwägen, Ihren Hybrid-Job mithilfe der Datenparallelfunktion zu verteilen. Im folgenden Beispiel-Notizbuch finden Sie weitere Informationen dazu, wie Sie sich dieses Beispiel für das [Parallelize-Training](https://github.com/amazon-braket/amazon-braket-examples/blob/main/examples/hybrid_jobs/5_Parallelize_training_for_QML/Parallelize_training_for_QML.ipynb) für QML ansehen können.

In den folgenden drei Tabellen sind die verfügbaren Instance-Typen und Spezifikationen für Standard-, Hochleistungs- und GPU-beschleunigte Instances aufgeführt.

**Anmerkung**  
Die standardmäßigen klassischen Compute-Instance-Kontingente für Hybrid-Jobs finden Sie auf der Seite [Amazon Braket-Kontingente](braket-quotas.md).


| Standard-Instances | vCPU | Arbeitsspeicher (GiB) | 
| --- | --- | --- | 
| ml.t3.large | 2 | 8 | 
| ml.t3.xlarge | 4 | 16 | 
| ml.t3.2xlarge | 8 | 32 | 
| ml.m5.large (Standard) | 4 | 16 | 
| ml.m5.xlarge | 4 | 16 | 
| ml.m5.2xlarge | 8 | 32 | 
| ml.m5.4xlarge | 16 | 64 | 
| ml.m5.12xlarge | 48 | 192 | 
| ml.m5.24xlarge | 96 | 384 | 


| Hochleistungs-Instances | vCPU | Arbeitsspeicher (GiB) | 
| --- | --- | --- | 
| ml.c5.xlarge | 4 | 8 | 
| ml.c5.2xlarge | 8 | 16 | 
| ml.c5.4xlarge | 16 | 32 | 
| ml.c5.9xlarge | 36 | 72 | 
| ml.c5.18xlarge | 72 | 144 | 
| ml.c5n.xlarge | 4 | 10.5 | 
| ml.c5n.2xlarge | 8 | 21 | 
| ml.c5n.4xlarge | 16 | 32 | 
| ml.c5n.9xlarge | 36 | 72 | 
| ml.c5n.18xlarge | 72 | 192 | 


| GPU-beschleunigte Instanzen | GPUs | vCPU | Arbeitsspeicher (GiB) | GPU-Speicher (GiB) | 
| --- | --- | --- | --- | --- | 
| ml.p4d.24xlarge | 8 | 96 | 1 152 | 320 | 
| ml.g4dn.xlarge | 1 | 4 | 16 | 16 | 
| ml.g4dn.2xlarge | 1 | 8 | 32 | 16 | 
| ml.g4dn.4xlarge | 1 | 16 | 64 | 16 | 
| ml.g4dn.8xlarge | 1 | 32 | 128 | 16 | 
| ml.g4dn.12xlarge | 4 | 48 | 192 | 64 | 
| ml.g4dn.16xlarge | 1 | 64 | 256 | 16 | 
| ml.g6.xlarge | 1 | 4 | 16 | 24 | 
| ml.g6.2xlarge | 1 | 8 | 32 | 24 | 
| ml.g6.4xlarge | 1 | 16 | 64 | 24 | 
| ml.g6.8xlarge | 1 | 32 | 128 | 24 | 
| ml.g6.12xlarge | 4 | 48 | 192 | 96 | 
| ml.g6.16xlarge | 1 | 64 | 256 | 24 | 
| ml.g6.24xlarge | 4 | 96 | 384 | 96 | 
| ml.g6.48xlarge | 8 | 192 | 768 | 192 | 
| ml.g6e.xlarge | 1 | 4 | 32 | 48 | 
| ml.g6e.2xlarge | 1 | 8 | 64 | 48 | 
| ml.g6e.4xlarge | 1 | 16 | 128 | 48 | 
| ml.g6e.8xlarge | 1 | 32 | 256 | 48 | 
| ml.g6e.12xlarge | 4 | 48 | 384 | 192 | 
| ml.g6e.16xlarge | 1 | 64 | 512 | 48 | 
| ml.g6e.24xlarge | 4 | 96 | 768 | 192 | 
| ml.g6e.48xlarge | 8 | 192 | 1536 | 384 | 

Jede Instanz verwendet eine Standardkonfiguration des Datenspeichers (SSD) von 30 GB. Sie können den Speicher jedoch auf die gleiche Weise anpassen, wie Sie den konfigurieren`instanceType`. Das folgende Beispiel zeigt, wie der Gesamtspeicher auf 50 GB erhöht werden kann.

```
from braket.jobs.config import InstanceConfig

job = AwsQuantumJob.create(
    ...
    instance_config=InstanceConfig(
        instanceType="ml.g4dn.xlarge",
        volumeSizeInGb=50,
    ),
    ...
    ),
```

## Konfigurieren Sie den Standard-Bucket in `AwsSession`
<a name="braket-jobs-configure-default-bucket"></a>

Die Verwendung Ihrer eigenen `AwsSession` Instance bietet Ihnen mehr Flexibilität, z. B. die Möglichkeit, einen benutzerdefinierten Speicherort für Ihren standardmäßigen Amazon S3 S3-Bucket anzugeben. Standardmäßig `AwsSession` hat an einen vorkonfigurierten Amazon S3 S3-Bucket-Standort von`"amazon-braket-{id}-{region}"`. Sie haben jedoch die Möglichkeit, den standardmäßigen Amazon S3 S3-Bucket-Speicherort zu überschreiben, wenn Sie einen erstellen`AwsSession`. Benutzer können optional ein `AwsSession` Objekt an die `AwsQuantumJob.create()` Methode übergeben, indem sie den `aws_session` Parameter angeben, wie im folgenden Codebeispiel gezeigt.

```
aws_session = AwsSession(default_bucket="amazon-braket-s3-demo-bucket")

# Then you can use that AwsSession when creating a hybrid job
job = AwsQuantumJob.create(
    ...
    aws_session=aws_session
)
```