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# API, AWS CLI SageMaker SDK를 사용하여 훈련 작업 생성
<a name="use-training-plan-for-training-jobs-using-api-cli-sdk"></a>

SageMaker 훈련 작업에 SageMaker 훈련 계획을 사용하려면 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html) API 작업을 직접적으로 호출할 때 `ResourceConfig`에서 원하는 계획의 `TrainingPlanArn` 파라미터를 지정합니다. 작업당 정확히 하나의 계획을 사용할 수 있습니다.

**중요**  
`CreateTrainingJob` 요청의 `ResourceConfig` 섹션에 설정된 `InstanceType` 필드는 훈련 계획의 `InstanceType`과 일치해야 합니다.

## CLI를 사용하여 계획에서 훈련 작업 실행
<a name="training-job-cli"></a>

다음 예제에서는 `create-training-job` AWS CLI 명령의 `TrainingPlanArn` 속성을 사용하여 SageMaker 훈련 작업을 생성하고 이를 제공된 훈련 계획과 연결하는 방법을 보여줍니다.

 AWS CLI [CreateTrainingJob](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html) 명령을 사용하여 훈련 작업을 생성하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요[https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sagemaker/create-training-job.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sagemaker/create-training-job.html).

```
# Create a training job
aws sagemaker create-training-job \
  --training-job-name training-job-name \
  ...
    
  --resource-config '{
        "InstanceType": "ml.p5.48xlarge",
        "InstanceCount": 8,
        "VolumeSizeInGB": 10,
        "TrainingPlanArn": "training-plan-arn"
        }
    }' \
    ...
```

이 AWS CLI 예제 명령은 SageMaker AI에서 `--resource-config` 인수에 훈련 계획을 전달하는 새 훈련 작업을 생성합니다.

```
aws sagemaker create-training-job \
  --training-job-name job-name \
  --role-arn arn:aws:iam::111122223333:role/DataAndAPIAccessRole \
  --algorithm-specification '{"TrainingInputMode": "File","TrainingImage": "111122223333.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/algo-image:tag", "ContainerArguments": [" "]}' \
  --input-data-config '[{"ChannelName":"training","DataSource":{"S3DataSource":{"S3DataType":"S3Prefix","S3Uri":"s3://bucketname/input","S3DataDistributionType":"ShardedByS3Key"}}}]' \
  --output-data-config '{"S3OutputPath": "s3://bucketname/output"}' \
  --resource-config '{"VolumeSizeInGB":10,"InstanceCount":4,"InstanceType":"ml.p5.48xlarge", "TrainingPlanArn" : "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:training-plan/plan-name"}' \
  --stopping-condition '{"MaxRuntimeInSeconds": 1800}' \
  --region us-east-1
```

훈련 작업을 생성한 후 `DescribeTrainingJob` API를 직접적으로 호출하여 훈련 계획에 제대로 할당되었는지 확인할 수 있습니다.

```
aws sagemaker describe-training-job --training-job-name training-job-name
```

## SageMaker AI Python SDK를 사용하여 계획에서 훈련 작업 실행
<a name="training-job-sdk"></a>

다른 방법으로, [SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/v2.html)를 사용하여 훈련 계획과 연결된 훈련 작업을 생성할 수 있습니다.

Studio의 JupyterLab에서 SageMaker Python SDK를 사용하여 훈련 작업을 생성하는 경우 JupyterLab 애플리케이션을 실행하는 스페이스에서 사용하는 실행 역할에 SageMaker 훈련 계획을 사용하는 데 필요한 권한이 있어야 합니다. SageMaker 훈련 계획을 사용하는 데 필요한 권한에 대한 자세한 내용은 [SageMaker 훈련 계획용 IAM](training-plan-iam-permissions.md) 섹션을 참조하세요.

다음 예시에서는 SageMaker Python SDK를 사용할 때 `Estimator` 객체의 `training_plan` 속성을 사용하여 SageMaker 훈련 작업을 생성하고 제공된 훈련 계획과 연결하는 방법을 보여줍니다.

SageMaker 예측기에 대한 자세한 내용은 [Use a SageMaker estimator to run a training job](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/docker-containers-adapt-your-own-private-registry-estimator.html)을 참조하세요.

```
import sagemaker
import boto3
from sagemaker import get_execution_role
from sagemaker.estimator import Estimator
from sagemaker.inputs import TrainingInput

# Set up the session and SageMaker client
session = boto3.Session()
region = session.region_name
sagemaker_session = session.client('sagemaker')

# Get the execution role for the training job
role = get_execution_role()

# Define the input data configuration
trainingInput = TrainingInput(
    s3_data='s3://input-path',
    distribution='ShardedByS3Key',
    s3_data_type='S3Prefix'
)

estimator = Estimator(
    entry_point='train.py',
    image_uri="123456789123.dkr.ecr.{}.amazonaws.com/image:tag",
    role=role,
    instance_count=4,
    instance_type='ml.p5.48xlarge',
    training_plan="training-plan-arn",
    volume_size=20,
    max_run=3600,
    sagemaker_session=sagemaker_session,
    output_path="s3://output-path"
)

# Create the training job
estimator.fit(inputs=trainingInput, job_name=job_name)
```

훈련 작업을 생성한 후 `DescribeTrainingJob` API를 직접적으로 호출하여 훈련 계획에 제대로 할당되었는지 확인할 수 있습니다.

```
# Check job details
sagemaker_session.describe_training_job(TrainingJobName=job_name)
```