Visualisation des détails d’un plan d’entraînement - Amazon SageMaker AI
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Visualisation des détails d’un plan d’entraînement

Pour surveiller le statut ou extraire les détails d’un plan d’entraînement, vous pouvez utiliser l’API DescribeTrainingPlan. La réponse de l’API inclut un champ Status, qui reflète l’état actuel du plan d’entraînement :

  • Si l’achat du plan échoue, le statut est défini sur Failed.

  • Une fois le paiement effectué, le statut passe de Pending à Scheduled, en fonction de la date de début du plan.

  • Lorsque le plan atteint sa date de début, le statut passe à Active.

  • Pour les plans comportant plusieurs capacités réservées discontinues, le statut redevient Scheduled entre les périodes actives, jusqu’à la date de début de la capacité réservée suivante.

  • Après la date de fin du plan, le statut devient Expired.

Une fois le statut atteintScheduled, vous pouvez utiliser la capacité réservée dans le plan pour vos tâches de SageMaker formation ou vos charges de travail en HyperPod cluster.

Note

  • Les tâches d’entraînement associées au plan conservent le statut Pending jusqu’à ce que le plan devienne Active.

  • Pour les HyperPod clusters utilisant un plan de formation pour la capacité de calcul, le statut du groupe d'instances apparaît tel qu'il InService a été créé.

L'exemple suivant utilise une AWS CLI commande pour récupérer les détails d'un plan d'entraînement par son nom.

aws sagemaker describe-training-plan \
--training-plan-name "name"

Ce document JSON est un exemple de réponse provenant de l'API des plans de SageMaker formation. Cette réponse fournit des détails sur un plan d’entraînement qui a été créé avec succès.

      { 
         "AvailableInstanceCount": 2,
         "CurrencyCode": "USD",
         "DurationHours": 48,
         "DurationMinutes": 0,
         "EndTime": "2024-09-28T04:30:00-07:00",
         "InUseInstanceCount": 2,
         "ReservedCapacitySummaries": [ 
            { 
               "AvailabilityZone": "string",
               "DurationHours": 48,
               "DurationMinutes": 0,
               "EndTime": "2024-09-28T04:30:00-07:00",
               "InstanceType": "ml.p5.48xlarge",
               "ReservedCapacityArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789123:reserved-capacity/large-models-fine-tuning-rc1",
               "StartTime": "2024-09-26T04:30:00-07:00",
               "Status": "Scheduled",
               "TotalInstanceCount": 4,
               "UltraServerCount": 4,
               "UltraServerType": "ml.p6e-gb200.36xlarge"
            }
         ],
         "StartTime": "2024-09-26T04:30:00-07:00",
         "Status": "Scheduled",
         "StatusMessage": "Payment confirmed, training plan scheduled."
         "TargetResources": [ "training-job" ],
         "TotalInstanceCount": 4,
         "TotalUltraServerCount": 4,
         "TrainingPlanArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789123:training-plan/large-models-fine-tuning",
         "TrainingPlanName": "large-models-fine-tuning",
         "UpfrontFee": "xxxx.xx"
      }

La section suivante définit le paramètre de demande d’entrée obligatoire pour l’opération d’API DescribeTrainingPlan.

Paramètres requis

  • TrainingPlanName : nom du plan d’entraînement que vous voulez décrire.