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のサービスジョブペイロード AWS Batch

SubmitServiceJob を使用してサービスジョブを送信するときは、ジョブを定義する 2 つの主要なパラメータとして serviceJobType、serviceRequestPayload を指定します。

使用可能なすべてのパラメータの完全なリストとその説明については、SageMaker AI CreateTrainingJob API リファレンスを参照してください。CreateTrainingJob でサポートされているすべてのパラメータをサービスジョブのペイロードに含めることができます。

その他のトレーニングジョブの設定例については、「SageMaker AI デベロッパーガイド」の「API、CLI、SDK」を参照してください。

PySDK にはヘルパークラスとユーティリティがあるため、サービスジョブの作成には PySDK を使用することをお勧めします。PySDK の使用例については、GitHub の「SageMaker AI の例」を参照してください。

サービスジョブのペイロードの例

次の例は、「hello world」トレーニングスクリプトを実行する SageMaker トレーニングジョブのシンプルなサービスジョブのペイロードを示しています。

このペイロードは、SubmitServiceJob を呼び出すときに serviceRequestPayload パラメータに JSON 文字列として渡されます。

{
  "TrainingJobName": "my-simple-training-job",
  "RoleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/SageMakerExecutionRole",
  "AlgorithmSpecification": {
    "TrainingInputMode": "File",
    "TrainingImage": "763104351884.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/pytorch-training:2.0.0-cpu-py310",
    "ContainerEntrypoint": [
      "echo",
      "hello world"
    ]
  },
  "ResourceConfig": {
    "InstanceType": "ml.c5.xlarge",
    "InstanceCount": 1,
    "VolumeSizeInGB": 1
  },
  "OutputDataConfig": {
    "S3OutputPath": "s3://your-output-bucket/output"
  },
  "StoppingCondition": {
    "MaxRuntimeInSeconds": 30
  }
}