Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.
# Invio di lavori a una condivisione di quote
Le code di lavoro per la gestione delle quote richiedono che tutti i lavori specifichino una quota al momento dell'invio del lavoro. Per inviare lavori a una condivisione di quote, specifica il `quotaShareName` valore in. [SubmitServiceJob](https://docs.aws.amazon.com/batch/latest/APIReference/API_SubmitServiceJob.html) Facoltativamente, `preemptionConfiguration` può essere fornito un per limitare il numero di tentativi di priorità prima dell'inizio di un tentativo di lavoro. `FAILED` Per limitare il numero di privilegi previsti per un lavoro, `preemptionRetriesBeforeTermination` impostalo al momento dell'invio del lavoro. [ServiceJobPreemptionConfiguration](https://docs.aws.amazon.com/batch/latest/APIReference/API_ServiceJobPreemptionConfiguration.html)
## Prerequisiti
Prima di inviare lavori a una quota condivisa, assicurati di disporre di:
+ **Risorse per la gestione delle quote**: una politica di pianificazione, un ambiente di servizio e una coda di lavori configurati per la gestione delle quote. Per ulteriori informazioni, consulta [Crea risorse per la gestione delle quote](create-quota-management-resources.md).
+ Condivisione di **quote**: almeno una condivisione di quota creata nella coda dei lavori. Per ulteriori informazioni, consulta [Creazione di quote condivisioni](create-quota-shares.md).
+ Autorizzazioni **IAM: autorizzazioni** a cui inviare lavori. AWS Batch Per ulteriori informazioni, consulta [AWS Batch Politiche, ruoli e autorizzazioni IAM](IAM_policies.md).
## Invia un lavoro di assistenza a una condivisione di quote
La tabella seguente mostra come inviare un lavoro di servizio a una condivisione di quote utilizzando SageMaker Python SDK o la CLI: AWS
------
#### [ Submit using the SageMaker Python SDK ]
L'[SDK SageMaker Python](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/v3-examples/training-examples/aws_batch/sm-training-queues_quota-management.html) ha un supporto integrato per l'invio di lavori a una coda di lavori abilitata alla gestione delle quote. Gli esempi seguenti mostrano come creare un trainer modello, creare una coda di formazione e inviare lavori a una condivisione di quote. Per un esempio completo, consultate l'[esempio completo del taccuino](https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/blob/master/v3-examples/training-examples/aws_batch/sm-training-queues_quota-management.ipynb) su. GitHub
Crea un file `ModelTrainer` che definisca la configurazione del lavoro di formazione.
```
from sagemaker.train.model_trainer import ModelTrainer
from sagemaker.train.configs import SourceCode, Compute, StoppingCondition
source_code = SourceCode(command="echo 'Hello World'")
model_trainer = ModelTrainer(
training_image={{"123456789012.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-training:2.5-gpu-py311"}},
source_code=source_code,
base_job_name={{"my-training-job"}},
compute=Compute(instance_type={{"ml.g5.xlarge"}}, instance_count={{1}}),
stopping_condition=StoppingCondition(max_runtime_in_seconds={{300}}),
)
```
Crea un `TrainingQueue` oggetto che faccia riferimento per nome alla tua coda di lavori abilitata alla gestione delle quote.
```
from sagemaker.train.aws_batch.training_queue import TrainingQueue
queue = TrainingQueue({{"my-sagemaker-job-queue"}})
```
Invia lavori a una condivisione di quote chiamando `queue.submit` e specificando il. `quota_share_name` È necessario impostare un `priority` per influenzare la selezione delle offerte di lavoro entro la quota di quota. Un mondo reale `ModelTrainer` avrà bisogno di dati su `inputs` cui allenarsi.
```
job = queue.submit(
job_name={{"my-training-job"}},
training_job=model_trainer,
quota_share_name={{"my_quota_share"}},
priority={{3}},
inputs=None,
)
```
------
#### [ Submit using the AWS CLI ]
L'esempio seguente utilizza il **submit-service-job** comando per inviare un lavoro a una condivisione di quote.
```
aws batch submit-service-job \
--job-name {{"my-sagemaker-training-job"}} \
--job-queue {{"my-sagemaker-job-queue"}} \
--service-job-type "SAGEMAKER_TRAINING" \
--quota-share-name {{"my_quota_share"}} \
--timeout-config '{"attemptDurationSeconds":{{3600}}}' \
--scheduling-priority {{5}} \
--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}}'}}"
```
------