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Emplois de service à AWS Batch
AWS Batch les tâches de service vous permettent de soumettre des demandes aux AWS services par le biais de files AWS Batch d'attente de travail. Actuellement, AWS Batch soutient les emplois SageMaker de formation en tant qu'emplois de service. Contrairement aux tâches conteneurisées AWS Batch qui gèrent l'exécution du conteneur sous-jacent, les tâches de service permettent de AWS Batch fournir des fonctionnalités de planification des tâches et de mise en file d'attente tandis que le AWS service cible (tel que l' SageMaker IA) gère l'exécution réelle des tâches.
AWS Batch for SageMaker Training jobs permet aux data scientists de soumettre des tâches de formation prioritaires à des files d'attente configurables, garantissant ainsi l'exécution des charges de travail sans intervention dès que les ressources sont disponibles. Cette fonctionnalité permet de relever des défis courants tels que la coordination des ressources, la prévention des dépenses excessives accidentelles, le respect des contraintes budgétaires, l'optimisation des coûts grâce aux instances réservées et l'élimination du besoin de coordination manuelle entre les membres de l'équipe.
Les tâches de service diffèrent des tâches conteneurisées de plusieurs manières principales :
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Soumission de tâches : les tâches de service doivent être soumises à l'aide de l'SubmitServiceJobAPI. Les tâches de service ne peuvent pas être soumises via la AWS Batch console.
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Exécution des tâches : AWS Batch planifie et met en file d'attente les tâches de service, mais le AWS service cible exécute la charge de travail réelle des tâches.
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Identifiants de ressources : les tâches de service ARNs contiennent « tâche de service » au lieu de « tâche » pour les distinguer des tâches conteneurisées.
Pour commencer à travailler sur les emplois AWS Batch de service pour SageMaker la formation, voirCommencer à utiliser AWS Batch l' SageMaker IA.
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