Creación de un entorno de servicio en AWS Batch - AWS Batch
Requisitos previos

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Creación de un entorno de servicio en AWS Batch

Antes de poder ejecutar trabajos de SageMaker formación AWS Batch, debe crear un entorno de servicios. Puede crear un entorno de servicios que contenga los parámetros de configuración necesarios AWS Batch para integrarse con los servicios de SageMaker IA y enviar los trabajos de SageMaker formación en su nombre.

Requisitos previos

Asegúrese disponer de lo siguiente antes de crear un entorno de servicio:

Create a service environment (AWS Console)

Utilice la AWS Batch consola para crear un entorno de servicios a través de la interfaz web.

Cómo crear un entorno de servicio

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

  2. En el panel de navegación, elija Entornos.

  3. Elija Crear entorno y, a continuación, seleccione Entorno de servicio.

  4. Para la configuración del entorno de servicio, elija SageMaker AI.

  5. En Nombre, ingrese un nombre único para el entorno de servicios. Caracteres válidos: a-z, A-Z, 0-9, - (guion) y _ (guion bajo).

  6. En Cantidad máxima de instancias, ingrese la cantidad máxima de instancias de entrenamiento simultáneas

  7. (Opcional) Para agregar etiquetas, elija Agregar etiqueta e ingrese pares clave-valor.

  8. Elija Siguiente.

  9. Revise los detalles del nuevo entorno de servicio y elija Crear entorno de servicio.

Create a service environment (AWS CLI)

Utilice el create-service-environment comando para crear un entorno de servicio con la AWS CLI.

Cómo crear un entorno de servicio

  1. Cree un entorno de servicios con los parámetros básicos necesarios:

    aws batch create-service-environment \
    --service-environment-name my-sagemaker-service-env \
    --service-environment-type SAGEMAKER_TRAINING \
    --capacity-limits capacityUnit=NUM_INSTANCES,maxCapacity=10

  2. (Opcional) Cree un entorno de servicio con etiquetas:

    aws batch create-service-environment \
    --service-environment-name my-sagemaker-service-env \
    --service-environment-type SAGEMAKER_TRAINING \
    --capacity-limits capacityUnit=NUM_INSTANCES,maxCapacity=10 \
    --tags team=data-science,project=ml-training

  3. Compruebe que el entorno de servicio se haya creado correctamente:

    aws batch describe-service-environments \
    --service-environment my-sagemaker-service-env

El entorno de servicio aparece en la lista de entornos con un estado de CREATING. Cuando la creación se completa correctamente, el estado cambia a VALID y el entorno de servicio está listo para que se le agregue una cola de trabajos de servicio para que el entorno de servicio pueda empezar a procesar los trabajos.