Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Kirim pekerjaan layanan di AWS Batch
Untuk mengirimkan pekerjaan layanan AWS Batch, Anda menggunakan SubmitServiceJobAPI. Anda dapat mengirimkan pekerjaan menggunakan AWS CLI atau SDK.
Jika Anda belum memiliki peran eksekusi maka Anda harus membuatnya sebelum Anda dapat mengirimkan pekerjaan layanan Anda. Untuk membuat peran eksekusi SageMaker AI, lihat Cara menggunakan peran eksekusi SageMaker AI dalam panduan Pengembang SageMaker AI.
Alur kerja pengiriman pekerjaan layanan
Saat Anda mengirimkan pekerjaan layanan, AWS Batch ikuti alur kerja ini:
-
AWS Batch menerima
SubmitServiceJob
permintaan Anda dan memvalidasi parameter AWS Batch-spesifik.serviceRequestPayload
Itu dilewatkan tanpa validasi. -
Pekerjaan memasuki
SUBMITTED
negara bagian dan ditempatkan dalam antrian pekerjaan yang ditentukan -
AWS Batch mengevaluasi apakah ada kapasitas yang tersedia di lingkungan layanan untuk
RUNNABLE
pekerjaan di depan antrian -
Jika kapasitas tersedia, pekerjaan pindah ke
SCHEDULED
dan pekerjaan telah diteruskan ke SageMaker AI -
Ketika kapasitas telah diperoleh dan SageMaker AI telah mengunduh data pekerjaan layanan, pekerjaan layanan akan memulai inisialisasi dan pekerjaan diubah menjadi
STARTING
. -
Ketika SageMaker AI mulai menjalankan pekerjaan, statusnya diubah menjadi
RUNNING
. -
Sementara SageMaker AI menjalankan pekerjaan, AWS Batch memantau kemajuannya dan memetakan status layanan ke status AWS Batch pekerjaan. Untuk detail tentang bagaimana status pekerjaan layanan dipetakan, lihat Memetakan status pekerjaan AWS Batch layanan ke status SageMaker AI
Ketika pekerjaan layanan selesai, ia pindah ke
SUCCEEDED
dan output apa pun siap untuk diunduh.
Prasyarat
Sebelum mengirimkan pekerjaan servicde, pastikan Anda memiliki:
-
Lingkungan layanan — Lingkungan layanan yang mendefinisikan batas kapasitas. Untuk informasi selengkapnya, lihat Menciptakan lingkungan layanan di AWS Batch.
-
SageMaker antrian pekerjaan — Antrian SageMaker pekerjaan untuk menyediakan penjadwalan pekerjaan. Untuk informasi selengkapnya, lihat Buat antrian pekerjaan SageMaker Pelatihan di AWS Batch.
-
Izin IAM — Izin untuk membuat dan mengelola antrian AWS Batch pekerjaan dan lingkungan layanan. Untuk informasi selengkapnya, lihat AWS Batch Kebijakan, peran, dan izin IAM.
Kirim pekerjaan layanan dengan AWS CLI
Berikut ini menunjukkan cara mengirimkan pekerjaan layanan menggunakan AWS CLI:
aws batch submit-service-job \ --job-name "my-sagemaker-training-job" \ --job-queue "my-sagemaker-job-queue" \ --service-job-type "SAGEMAKER_TRAINING" \ --service-request-payload '{\"TrainingJobName\": \"sagemaker-training-job-example\", \"AlgorithmSpecification\": {\"TrainingImage\": \"123456789012.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference:1.8.0-cpu-py3\", \"TrainingInputMode\": \"File\", \"ContainerEntrypoint\": [\"sleep\", \"1\"]}, \"RoleArn\":\"arn:aws:iam::123456789012:role/SageMakerExecutionRole\", \"OutputDataConfig\": {\"S3OutputPath\": \"s3://example-bucket/model-output/\"}, \"ResourceConfig\": {\"InstanceType\": \"ml.m5.large\", \"InstanceCount\": 1, \"VolumeSizeInGB\": 1}}' --client-token "unique-token-12345"
Untuk informasi selengkapnya tentang serviceRequestPayload
parameter, lihatMuatan pekerjaan layanan di AWS Batch.