AWS Batch의 서비스 환경 생성 - AWS Batch
사전 조건

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AWS Batch의 서비스 환경 생성

에서 SageMaker 훈련 작업을 실행하려면 먼저 서비스 환경을 생성 AWS Batch해야 합니다. 가 SageMaker AI 서비스와 통합하고 사용자를 대신하여 SageMaker 훈련 작업을 제출하는 AWS Batch 데 필요한 구성 파라미터가 포함된 서비스 환경을 생성할 수 있습니다.

사전 조건

서비스 환경을 생성하려면 먼저 다음을 갖추어야 합니다.

Create a service environment (AWS Console)

AWS Batch 콘솔을 사용하여 웹 인터페이스를 통해 서비스 환경을 생성합니다.

서비스 환경을 생성하는 방법

  1. https://console.aws.amazon.com/batch/ AWS Batch 콘솔을 엽니다.

  2. 탐색 창에서 환경을 선택합니다.

  3. 환경 생성을 선택하고 서비스 환경을 선택합니다.

  4. 서비스 환경 구성에서 SageMaker AI를 선택합니다.

  5. 이름에 서비스 환경의 고유한 이름을 입력합니다. 유효한 문자는 a~z, A~Z, 0~9, 하이픈(-) 및 밑줄(_)입니다.

  6. 최대 인스턴스 수에 동시 훈련 인스턴스의 최대 수를 입력합니다.

  7. (선택 사항) 태그 추가를 선택하고 키-값 페어를 입력하여 태그를 추가합니다.

  8. 다음을 선택합니다.

  9. 새 서비스 환경의 세부 정보를 검토하고 서비스 환경 생성을 선택합니다.

Create a service environment (AWS CLI)

create-service-environment 명령을 사용하여 AWS CLI를 사용하여 서비스 환경을 생성합니다.

서비스 환경을 생성하는 방법

  1. 기본 필수 파라미터를 사용하여 서비스 환경을 생성합니다.

    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. (선택 사항) 태그와 함께 서비스 환경을 선택합니다.

    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. 서비스 환경이 성공적으로 생성되었는지 확인합니다.

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

서비스 환경이 환경 목록에 CREATING 상태로 나타납니다. 생성이 성공적으로 완료되면 상태가 VALID로 변경되고 서비스 환경에서 작업 처리를 시작할 수 있도록 서비스 작업 대기열을 추가할 준비가 됩니다.