의 서비스 작업 AWS Batch - AWS Batch

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의 서비스 작업 AWS Batch

AWS Batch 서비스 작업을 사용하면 AWS Batch 작업 대기열을 통해 AWS 서비스에 요청을 제출할 수 있습니다. 현재는 SageMaker 훈련 작업을 서비스 작업으로 AWS Batch 지원합니다. 가 기본 컨테이너 실행을 AWS Batch 관리하는 컨테이너화된 작업과 달리 서비스 작업은 대상 서비스 AWS (예: SageMaker AI)가 실제 작업 실행을 처리하는 동안가 작업 예약 및 대기열 기능을 AWS Batch 제공할 수 있도록 허용합니다.

AWS Batch SageMaker 훈련 작업용를 사용하면 데이터 과학자가 우선순위가 있는 훈련 작업을 구성 가능한 대기열에 제출할 수 있으므로 리소스를 사용할 수 있게 되는 즉시 개입 없이 워크로드가 실행되도록 할 수 있습니다. 이 기능은 리소스 조정, 우발적인 과다 지출 방지, 예산 제약 조건 충족, 예약 인스턴스로 비용 최적화, 팀원 간의 수동 조정 필요 제거와 같은 일반적인 문제를 해결합니다.

서비스 작업은 다음과 같은 몇 가지 주요 방법으로 컨테이너화된 작업과 다릅니다.

  • 작업 제출: 서비스 작업은 SubmitServiceJob API를 사용하여 제출해야 합니다. 서비스 작업은 AWS Batch 콘솔을 통해 제출할 수 없습니다.

  • 작업 실행: 서비스 작업을 AWS Batch 예약하고 대기열에 추가하지만 대상 AWS 서비스는 실제 작업 워크로드를 실행합니다.

  • 리소스 식별자: 서비스 작업은 "작업" 대신 "service-job"이 포함된 ARNs을 사용하여 컨테이너화된 작업과 구분합니다.

SageMaker 훈련을 위한 AWS Batch 서비스 작업을 시작하려면 섹션을 참조하세요SageMaker AI AWS Batch 에서 시작하기.