Cree un entorno de servicios en AWS Batch - AWS Batch
Requisitos previos

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Cree un entorno de servicios 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

Antes de crear un entorno de servicios, asegúrese de disponer de:

Create a service environment (AWS Console)

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

Para crear un entorno de servicios

  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, introduzca un nombre único para su entorno de servicio. Los caracteres válidos son a-z, A-Z, 0-9, guiones (-) y guiones bajos (_).

  6. En Número máximo de instancias, introduzca el número máximo de instancias de entrenamiento simultáneas

  7. (Opcional) Agregue etiquetas seleccionando Agregar etiqueta e ingresando 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.

Para crear un entorno de servicios

  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 servicios 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 CREATING estado. Cuando la creación se completa correctamente, el estado cambia VALID y el entorno de servicio está listo para que se le añada una cola de trabajos de servicio para que el entorno de servicio pueda empezar a procesar los trabajos.