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# Executar trabalhos de treinamento em um cluster heterogêneo
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Usando o recurso de cluster heterogêneo do SageMaker Training, você pode executar um trabalho de treinamento com vários tipos de instâncias de ML para uma melhor escalabilidade e utilização de recursos para diferentes tarefas e propósitos de treinamento de ML. Por exemplo, se o seu trabalho de treinamento em um cluster com instâncias de GPU apresentar problemas de baixa utilização da GPU e de gargalo de CPU devido a tarefas intensivas de CPU, o uso de um cluster heterogêneo pode ajudar a aliviar tarefas intensivas de CPU adicionando grupos de instâncias de CPU mais econômicos, resolvendo esses problemas de gargalo e alcançando uma melhor utilização da GPU.

**nota**  
Esse recurso está disponível no SageMaker Python SDK v2.98.0 e versões posteriores.

**nota**  
Esse recurso está disponível por meio das classes de estimadores de [TensorFlow](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/frameworks/tensorflow/sagemaker.tensorflow.html#tensorflow-estimator)estrutura [PyTorch](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/frameworks/pytorch/sagemaker.pytorch.html)e SageMaker IA. As estruturas suportadas são PyTorch v1.10 ou posterior e TensorFlow v2.6 ou posterior.

Veja também o blog [Melhore a relação preço/desempenho de seu treinamento de modelos usando clusters heterogêneos de SageMaker IA da Amazon](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/improve-price-performance-of-your-model-training-using-amazon-sagemaker-heterogeneous-clusters/).

**Topics**
+ [Configure um trabalho de treinamento com um cluster heterogêneo na Amazon AI SageMaker](train-heterogeneous-cluster-configure.md)
+ [Execute treinamento distribuído em um cluster heterogêneo na Amazon AI SageMaker](train-heterogeneous-cluster-configure-distributed.md)
+ [Modifique seu script de treinamento para atribuir grupos de instâncias](train-heterogeneous-cluster-modify-training-script.md)