Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

# HyperPod tab di Studio
<a name="sagemaker-hyperpod-studio-tabs"></a>

Di Amazon SageMaker Studio, Anda dapat menavigasi ke salah satu cluster dalam **HyperPodcluster** (di bawah **Compute**) dan melihat daftar cluster Anda. Cluster yang ditampilkan berisi informasi seperti tugas, metrik perangkat keras, pengaturan, dan detail metadata. Visibilitas ini dapat membantu tim Anda mengidentifikasi kandidat yang tepat untuk beban kerja pra-pelatihan atau finetuning Anda. Bagian berikut memberikan informasi tentang setiap jenis informasi.

## Tugas
<a name="sagemaker-hyperpod-studio-tabs-tasks"></a>

Amazon SageMaker HyperPod menyediakan tampilan tugas klaster Anda. Tugas adalah operasi atau pekerjaan yang dikirim ke cluster. Ini bisa berupa operasi pembelajaran mesin, seperti pelatihan, menjalankan eksperimen, atau inferensi. Bagian berikut memberikan informasi tentang tugas HyperPod cluster Anda.

Di Amazon SageMaker Studio, Anda dapat menavigasi ke salah satu cluster di **HyperPodcluster** (di bawah **Compute**) dan melihat informasi **Tugas** di klaster Anda. Jika Anda mengalami masalah dengan melihat tugas, lihat[Pemecahan masalah](sagemaker-hyperpod-studio-troubleshoot.md).

Tabel tugas meliputi:

------
#### [ For Slurm clusters ]

Untuk cluster Slurm, tugas yang saat ini dalam antrean penjadwal pekerjaan Slurm ditampilkan dalam tabel. Informasi yang ditampilkan untuk setiap tugas mencakup nama tugas, status, ID pekerjaan, partisi, waktu berjalan, node, dibuat oleh, dan tindakan.

Untuk daftar dan detail tentang pekerjaan sebelumnya, gunakan [https://slurm.schedmd.com/sacct.html](https://slurm.schedmd.com/sacct.html)perintah di JupyterLab atau terminal Editor Kode. `sacct`Perintah ini digunakan untuk melihat *informasi historis* tentang pekerjaan yang telah *selesai* atau *lengkap* dalam sistem. Ini memberikan informasi akuntansi, termasuk penggunaan sumber daya pekerjaan seperti memori dan status keluar. 

Secara default, semua pengguna Studio dapat melihat, mengelola, dan berinteraksi dengan semua tugas Slurm yang tersedia. Untuk membatasi tugas yang dapat dilihat ke pengguna Studio, lihat. [Batasi tampilan tugas di Studio untuk cluster Slurm](sagemaker-hyperpod-studio-setup-slurm.md#sagemaker-hyperpod-studio-setup-slurm-restrict-tasks-view)

------
#### [ For Amazon EKS clusters ]

Untuk klaster Amazon EKS, tugas kubeflow (PyTorch, MPI, TensorFlow) ditampilkan dalam tabel. PyTorch tugas ditampilkan secara default. Anda dapat mengurutkan untuk PyTorch, MPI, dan TensorFlow di bawah **Jenis tugas**. Informasi yang ditampilkan untuk setiap tugas mencakup nama tugas, status, namespace, kelas prioritas, dan waktu pembuatan. 

Secara default, semua pengguna dapat melihat pekerjaan di semua ruang nama. Untuk membatasi ruang nama Kubernetes yang dapat dilihat yang tersedia bagi pengguna Studio, lihat. [Batasi tampilan tugas di Studio untuk kluster EKS](sagemaker-hyperpod-studio-setup-eks.md#sagemaker-hyperpod-studio-setup-eks-restrict-tasks-view) Jika pengguna tidak dapat melihat tugas dan diminta untuk memberikan namespace, mereka perlu mendapatkan informasi itu dari administrator. 

------

## Metrik-metrik
<a name="sagemaker-hyperpod-studio-tabs-metrics"></a>

Amazon SageMaker HyperPod memberikan tampilan metrik pemanfaatan klaster Slurm atau Amazon EKS Anda. Berikut ini memberikan informasi tentang metrik HyperPod klaster Anda. 

Anda harus menginstal add-on Amazon EKS untuk melihat metrik berikut. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Menginstal add-on Amazon CloudWatch Observability EKS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Container-Insights-setup-EKS-addon.html).

Di Amazon SageMaker Studio, Anda dapat menavigasi ke salah satu cluster di **HyperPodcluster** (di bawah **Compute**) dan melihat detail **Metrik** di klaster Anda. Metrik memberikan pandangan komprehensif tentang metrik pemanfaatan klaster, termasuk metrik perangkat keras, tim, dan tugas. Ini termasuk ketersediaan dan penggunaan komputasi, alokasi dan pemanfaatan tim, dan informasi tugas dan waktu tunggu. 

## Pengaturan
<a name="sagemaker-hyperpod-studio-tabs-settings"></a>

Amazon SageMaker HyperPod menyediakan tampilan pengaturan cluster Anda. Berikut ini memberikan informasi tentang pengaturan HyperPod cluster Anda.

Di Amazon SageMaker Studio, Anda dapat menavigasi ke salah satu cluster di **HyperPodcluster** (di bawah **Compute**) dan melihat informasi **Setelan** di klaster Anda. Informasi tersebut meliputi:
+ Detail **instans**, termasuk ID instans, status, jenis instans, dan grup instans
+ Detail **grup instans**, termasuk nama grup instans, jenis, hitungan, dan informasi komputasi
+ Rincian **orkestrasi**, termasuk orkestrator, versi, dan otoritas sertifikasi
+ **Detail ketahanan klaster**
+ Detail **keamanan**, termasuk subnet dan grup keamanan

## Detail
<a name="sagemaker-hyperpod-studio-tabs-details"></a>

Amazon SageMaker HyperPod menyediakan tampilan detail metadata cluster Anda. Paragraf berikut memberikan informasi tentang cara mendapatkan detail HyperPod cluster Anda.

Di Amazon SageMaker Studio, Anda dapat menavigasi ke salah satu cluster dalam **HyperPodcluster** (di bawah **Compute**) dan melihat **Detail** di klaster Anda. Ini termasuk tag, log, dan metadata.