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# Generación de informes
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Esta guía proporciona step-by-step instrucciones para configurar y administrar los informes de uso de SageMaker HyperPod los clústeres. Siga estos procedimientos para implementar la infraestructura, generar informes personalizados y eliminar recursos cuando ya no los necesite.

## Configuración de los informes de uso
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**nota**  
Antes de configurar la infraestructura SageMaker HyperPod de informes de uso en su SageMaker HyperPod clúster, asegúrese de cumplir todos los requisitos previos que se detallan en este [https://github.com/awslabs/sagemaker-hyperpod-usage-report/blob/main/README.md#prerequisites](https://github.com/awslabs/sagemaker-hyperpod-usage-report/blob/main/README.md#prerequisites)documento.

Los informes de uso HyperPod requieren:
+ Implementar SageMaker HyperPod AWS los recursos de los informes de uso mediante una CloudFormation pila
+ Instalación del informe de SageMaker HyperPod uso del operador de Kubernetes mediante un diagrama de Helm

Puede encontrar instrucciones de instalación completas en el repositorio de informes de [SageMaker HyperPod uso](https://github.com/awslabs/sagemaker-hyperpod-usage-report/blob/main/README.md). GitHub En concreto, siga los pasos de la sección [Set up](https://github.com/awslabs/sagemaker-hyperpod-usage-report/blob/main/README.md#set-up-usage-reporting).

## Generación de informes de uso bajo demanda
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Una vez instalados la infraestructura de informes de uso y el operador de Kubernetes, los datos de trabajo del SageMaker HyperPod clúster se recopilan y almacenan automáticamente en el depósito de S3 que configuraste durante la configuración. El operador captura continuamente las métricas de uso detalladas en segundo plano y crea archivos de datos sin procesar en el directorio `raw` del bucket de S3 designado.

Para generar un informe de uso bajo demanda, puede utilizar el `run.py` script que se proporciona en el [ GitHub repositorio de informes de SageMaker HyperPod uso](https://github.com/awslabs/sagemaker-hyperpod-usage-report/blob/main/README.md) para extraer y exportar las métricas de uso. En concreto, puede buscar el script e instrucciones completas para generar un informe en la sección [Generate Reports](https://github.com/awslabs/sagemaker-hyperpod-usage-report/blob/main/README.md#generate-reports).

El script le permite:
+ especificar intervalos de fechas personalizados para generar informes,
+ elegir entre los tipos de informe detallado y de resumen,
+ exportar informes en formato CSV o PDF,
+ dirigir los informes a una ubicación de S3 específica.

## Limpieza de los recursos de informes de uso
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Cuando ya no necesites tu infraestructura de informes de SageMaker HyperPod uso, sigue los pasos de [Limpiar recursos](https://github.com/awslabs/sagemaker-hyperpod-usage-report/blob/main/README.md#clean-up-resources) para limpiar el operador y los AWS recursos de Kubernetes (en ese orden). La eliminación adecuada de los recursos ayuda a evitar costos innecesarios.