でサービス環境を作成する AWS Batch - AWS Batch
前提条件

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でサービス環境を作成する AWS Batch

で SageMaker トレーニングジョブを実行する前に AWS Batch、サービス環境を作成する必要があります。が SageMaker AI サービスと統合 AWS Batch するために必要な設定パラメータを含むサービス環境を作成し、ユーザーに代わって SageMaker トレーニングジョブを送信できます。

前提条件

サービス環境を作成する前に、以下を確認してください。

Create a service environment (AWS Console)

AWS Batch コンソールを使用して、ウェブインターフェイスを介してサービス環境を作成します。

サービス環境を作成するには

  1. https://console.aws.amazon.com/batch/ で AWS Batch コンソールを開きます。

  2. ナビゲーションペインで [Environments (環境)] を選択します。

  3. 「環境の作成」を選択し、「サービス環境」を選択します。

  4. サービス環境設定で、SageMaker AI を選択します。

  5. 名前 に、サービス環境の一意の名前を入力します。有効な文字は、a～z、A～Z、0～9、ハイフン (-)、アンダースコア (_) です。

  6. 最大インスタンス数には、同時トレーニングインスタンスの最大数を入力します。

  7. （オプション) タグを追加を選択し、キーと値のペアを入力してタグを追加します。

  8. [次へ] を選択します。

  9. 新しいサービス環境の詳細を確認し、サービス環境の作成を選択します。

Create a service environment (AWS CLI)

create-service-environment コマンドを使用して、 CLI AWS でサービス環境を作成します。

サービス環境を作成するには

  1. 基本的な必須パラメータを使用してサービス環境を作成します。

    aws batch create-service-environment \
    --service-environment-name my-sagemaker-service-env \
    --service-environment-type SAGEMAKER_TRAINING \
    --capacity-limits capacityUnit=NUM_INSTANCES,maxCapacity=10

  2. （オプション) タグを使用してサービス環境を作成します。

    aws batch create-service-environment \
    --service-environment-name my-sagemaker-service-env \
    --service-environment-type SAGEMAKER_TRAINING \
    --capacity-limits capacityUnit=NUM_INSTANCES,maxCapacity=10 \
    --tags team=data-science,project=ml-training

  3. サービス環境が正常に作成されたことを確認します。

    aws batch describe-service-environments \
    --service-environment my-sagemaker-service-env

サービス環境は、 CREATING状態の環境リストに表示されます。作成が正常に完了VALIDすると、状態が に変わり、サービス環境がジョブの処理を開始できるように、サービスジョブキューを追加する準備が整います。