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Conectando-se a HyperPod clusters e enviando tarefas a clusters - SageMaker Inteligência Artificial da Amazon

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Conectando-se a HyperPod clusters e enviando tarefas a clusters

Você pode iniciar cargas de trabalho de aprendizado de máquina em HyperPod clusters dentro dos IDEs do Amazon SageMaker Studio. Quando você inicia os IDEs do Studio em um HyperPod cluster, um conjunto de comandos está disponível para ajudar você a começar. Você pode trabalhar em seus scripts de treinamento, usar contêineres do Docker para os scripts de treinamento e enviar trabalhos ao cluster, tudo de dentro dos IDEs do Studio. A seção a seguir fornece informações sobre como conectar seu cluster aos IDEs do Studio.

No Amazon SageMaker Studio, você pode navegar até um dos seus clusters em HyperPodclusters (em Compute) e visualizar sua lista de clusters. Você pode conectar seu cluster a um IDE listado em Ações.

Também é possível escolher seu sistema de arquivos personalizado na lista de opções. Para ter informações sobre como obter configurar isso, consulte Configurando HyperPod no Studio.

Também é possível criar um espaço e executar um IDE usando a AWS CLI. Para fazer isso, use os comandos a seguir. O exemplo a seguir cria um Privateespaço do JupyterLabuser-profile-name para fs-id com o sistema de arquivos do FSx para Lustre anexado.

  1. Crie um espaço usando create-space AWS CLI o.

    aws sagemaker create-space \
--region your-region \
--ownership-settings "OwnerUserProfileName=user-profile-name" \
--space-sharing-settings "SharingType=Private" \
--space-settings "AppType=JupyterLab,CustomFileSystems=[{FSxLustreFileSystem={FileSystemId=fs-id}}]"

  2. Crie o aplicativo usando create-app AWS CLI o.

    aws sagemaker create-app \
--region your-region \
--space-name space-name \
--resource-spec '{"ec2InstanceType":"'"instance-type"'","appEnvironmentArn":"'"image-arn"'"}'

Depois de abrir suas aplicações, você pode enviar tarefas diretamente aos clusters com os quais você tem conexão.