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# Creación de una cola de trabajos de entrenamiento de SageMaker en AWS Batch
<a name="create-sagemaker-job-queue"></a>

Las colas de trabajo de entrenamiento de SageMaker se integran directamente con el servicio SageMaker AI para ofrecer una programación de trabajos sin servidor sin necesidad de administrar la infraestructura de computación subyacente.

## Requisitos previos
<a name="sagemaker-job-queue-prerequisites"></a>

Antes de crear una cola de trabajos de entrenamiento de SageMaker, asegúrese de tener:
+ **Entorno de servicio**: entorno de servicio que define los límites de capacidad. Para obtener más información, consulte [Cree un entorno de servicios en AWS Batch](create-service-environments.md).
+ **Permisos de IAM**: permisos para crear y administrar colas de trabajos y entornos de servicio de AWS Batch. Para obtener más información, consulte [AWS Batch Políticas, funciones y permisos de IAM](IAM_policies.md).

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#### [ Create a SageMaker Training job queue (AWS Batch console) ]

1. Abra la consola AWS Batch en [https://console.aws.amazon.com/batch/](https://console.aws.amazon.com/batch/).

1. En el panel de navegación, seleccione **Colas de trabajo** y **Crear**.

1. En **Tipo de orquestación**, elija **Entrenamiento de SageMaker**.

1. En **Configuración de la cola de trabajos**:

   1. En **Nombre**, ingrese el nombre de la cola de trabajos.

   1. En **Prioridad**, ingrese un valor entre 0 y 1000. Se da preferencia a una cola de trabajos con mayor prioridad para los entornos de servicio.

   1. (Opcional) En **Política de programación Nombre de recurso de Amazon (ARN)**, elija una política de programación existente.

   1. En **Entornos de servicios conectados**, seleccione un entorno de servicio de la lista para asociarlo a la cola de trabajos. 

1. (Opcional) En **Límites del estado de trabajo**:

   1. En **Configuración incorrecta**, elija `SERVICE_ENVIRONMENT_MAX_RESOURCE` e ingrese el **Tiempo máximo de ejecución (segundos)**.

   1. En **Capacidad**, elija `INSUFFICIENT_INSTANCE_CAPACITY` e ingrese el **Tiempo máximo de ejecución (segundos)**.

1. Elija **Crear cola de trabajos**.

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#### [ Create a SageMaker Training job queue (AWS CLI) ]

Utilice el comando `create-job-queue` para crear una cola de trabajo de entrenamiento de SageMaker.

El siguiente ejemplo crea una cola de trabajo de entrenamiento básica de SageMaker que utiliza un entorno de servicios:

```
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
```

Sustituya *ExampleServiceEnvironment* por el nombre de su entorno de servicio.

El comando devuelve un resultado similar al siguiente:

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

Tras crear la cola de trabajos, compruebe que se ha creado correctamente y que su estado es válido.

Utilice el comando `describe-job-queues` para ver los detalles de la cola de trabajos:

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

El comando devuelve un resultado similar al siguiente:

```
{
  "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": []
    }
  ]
}
```

Asegúrese de que:
+ El valor de `state` es `ENABLED`
+ El valor de `status` es `VALID`
+ El valor de `statusReason` es `JobQueue Healthy`
+ El valor de `jobQueueType` es `SAGEMAKER_TRAINING`
+ `serviceEnvironmentOrder` hace referencia al entorno de servicio

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