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# Lebenszyklus und Labels von Knoten
<a name="sagemaker-hyperpod-eks-gpu-partitioning-labels"></a>

Amazon SageMaker HyperPod führt während der Erstellung und Aktualisierung von HyperPod Clustern vor Beginn der GPU-Partitionierung gründliche Integritätsprüfungen für Cluster-Instances durch. HyperPod Der Health Monitoring Agent überwacht kontinuierlich den Integritätsstatus von GPU-partitionierten Instances.

## Status der MIG-Konfiguration
<a name="sagemaker-hyperpod-eks-gpu-partitioning-labels-states"></a>

Knoten mit GPU-Partitionskonfiguration durchlaufen mehrere Zustände:
+ **Ausstehend** — Der Knoten wird mit einem MIG-Profil konfiguriert
+ **Konfiguration** — Der GPU-Operator wendet die MIG-Partitionierung an
+ **Erfolgreich** — Die GPU-Partitionierung wurde erfolgreich abgeschlossen
+ **Fehlgeschlagen** — Bei der GPU-Partitionierung ist ein Fehler aufgetreten

## Überwachen von Knotenzuständen
<a name="sagemaker-hyperpod-eks-gpu-partitioning-labels-monitoring"></a>

```
# Check node health status
kubectl get nodes -l sagemaker.amazonaws.com/node-health-status=Schedulable

# Monitor MIG configuration progress
kubectl get node NODE_NAME -o jsonpath='{.metadata.labels.nvidia\.com/mig\.config\.state}'

# Check for configuration errors
kubectl describe node NODE_NAME | grep -A 5 "Conditions:"
```

## Benutzerdefinierte Labels und Taints
<a name="sagemaker-hyperpod-eks-gpu-partitioning-labels-custom"></a>

Sie können die MIG-Konfiguration mit benutzerdefinierten Labels und Taints verwalten, um Ihre GPU-Partitionen zu kennzeichnen und sie instanzübergreifend anzuwenden:

```
{
  "KubernetesConfig": {
    "Labels": {
      "nvidia.com/mig.config": "all-2g.10gb",
      "task-type": "inference",
      "environment": "production"
    },
    "Taints": [
      {
        "Key": "gpu-task",
        "Value": "mig-enabled",
        "Effect": "NoSchedule"
      }
    ]
  }
}
```