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# HyperPod in Studio
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Puoi avviare carichi di lavoro di machine learning sui SageMaker HyperPod cluster Amazon e visualizzare le informazioni sui HyperPod cluster in Amazon SageMaker Studio. La maggiore visibilità dei dettagli del cluster e delle metriche hardware può aiutare il team a identificare il candidato giusto per i carichi di lavoro di preaddestramento o fine-tuning. 

È disponibile una serie di comandi per aiutarti a iniziare ad avviare gli IDE di Studio su un HyperPod cluster. Puoi lavorare sugli script di addestramento, utilizzare i container Docker per gli script di addestramento e inviare processi al cluster, il tutto dall’interno degli IDE di Studio. Le sezioni seguenti forniscono informazioni su come configurarlo, come individuare i cluster e monitorarne le attività, come visualizzare le informazioni sui cluster e come connettersi ai HyperPod cluster negli IDE all'interno di Studio.

**Topics**
+ [Configurazione in Studio HyperPod](sagemaker-hyperpod-studio-setup.md)
+ [HyperPod schede in Studio](sagemaker-hyperpod-studio-tabs.md)
+ [Connessione ai HyperPod cluster e invio di attività ai cluster](sagemaker-hyperpod-studio-open.md)
+ [Risoluzione dei problemi](sagemaker-hyperpod-studio-troubleshoot.md)