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Charges utiles des tâches de maintenance dans AWS Batch - AWS Batch
Exemple de charge utile d'une tâche de service

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Charges utiles des tâches de maintenance dans AWS Batch

Lorsque vous soumettez des tâches de service à l'aide de SubmitServiceJob, vous fournissez deux paramètres clés qui définissent la tâche : serviceJobType etserviceRequestPayload.

  • serviceJobTypeSpécifie le AWS service qui exécutera la tâche. Pour les emplois de SageMaker formation, cette valeur estSAGEMAKER_TRAINING.

  • serviceRequestPayloadIl s'agit d'une JSON-encoded chaîne contenant la demande complète qui serait normalement envoyée directement au service cible. Pour les tâches de SageMaker formation, cette charge utile contient les mêmes paramètres que ceux que vous utiliseriez avec l'CreateTrainingJobAPI SageMaker AI.

Pour une liste complète de tous les paramètres disponibles et de leurs descriptions, consultez la référence de l'CreateTrainingJobAPI SageMaker AI. Tous les paramètres pris en charge par CreateTrainingJob peuvent être inclus dans la charge utile de votre tâche de maintenance.

Pour obtenir des exemples de configurations de tâches de formation supplémentaires, consultez les API, l'interface de ligne de commande et les kits de développement logiciel dans le SageMaker AI Developer Guide.

Nous vous recommandons d'utiliser PySDK pour créer des tâches de service, car PySDK possède des classes d'assistance et des utilitaires. Pour un exemple d'utilisation de PySDK, consultez la section Exemples d'SageMaker IA sur. GitHub

Exemple de charge utile d'une tâche de service

L'exemple suivant montre la charge utile d'une tâche de service simple pour une tâche de SageMaker formation qui exécute un script de formation « Bonjour tout le monde » :

Cette charge utile serait transmise sous forme de chaîne JSON au serviceRequestPayload paramètre lors de l'appelSubmitServiceJob.

{
  "TrainingJobName": "my-simple-training-job",
  "RoleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/SageMakerExecutionRole",
  "AlgorithmSpecification": {
    "TrainingInputMode": "File",
    "TrainingImage": "763104351884.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/pytorch-training:2.0.0-cpu-py310",
    "ContainerEntrypoint": [
      "echo",
      "hello world"
    ]
  },
  "ResourceConfig": {
    "InstanceType": "ml.c5.xlarge",
    "InstanceCount": 1,
    "VolumeSizeInGB": 1
  },
  "OutputDataConfig": {
    "S3OutputPath": "s3://your-output-bucket/output"
  },
  "StoppingCondition": {
    "MaxRuntimeInSeconds": 30
  }
}