Visualizar detalhes do plano de treinamento - SageMaker IA da Amazon
Parâmetros necessários

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Visualizar detalhes do plano de treinamento

Para monitorar o status ou recuperar detalhes de um plano de treinamento, você pode usar a API DescribeTrainingPlan. A resposta da API inclui um campo Status que mostra o estado atual do plano de treinamento:

  • Se a compra do plano falhar, o status será definido como Failed.

  • Após o pagamento bem-sucedido, o status muda de Pending para Scheduled, com base na data de início do plano.

  • Quando o plano atinge a data de início, o status muda para Active.

  • Para planos com várias capacidades reservadas descontínuas, o status reverte para Scheduled entre os períodos ativos, até a data de início da próxima capacidade reservada.

  • Após a data de término do plano, o status passa a ser Expired.

Quando o status forScheduled, você poderá utilizar a capacidade reservada no plano para seus trabalhos de SageMaker treinamento ou cargas de trabalho de HyperPod cluster.

nota

  • As tarefas de treinamento associadas ao plano permanecem no status Pending até que o plano se torne Active.

  • Para HyperPod clusters que usam um plano de treinamento para capacidade computacional, o status do grupo de instâncias aparece como InService uma vez criado.

O exemplo a seguir usa um AWS CLI comando para recuperar os detalhes de um plano de treinamento pelo nome.

aws sagemaker describe-training-plan \
--training-plan-name "name"

Este documento JSON é um exemplo de resposta da API de planos de SageMaker treinamento. Essa resposta fornece detalhes sobre um plano de treinamento que foi criado com êxito.

      { 
         "AvailableInstanceCount": 2,
         "CurrencyCode": "USD",
         "DurationHours": 48,
         "DurationMinutes": 0,
         "EndTime": "2024-09-28T04:30:00-07:00",
         "InUseInstanceCount": 2,
         "ReservedCapacitySummaries": [ 
            { 
               "AvailabilityZone": "string",
               "DurationHours": 48,
               "DurationMinutes": 0,
               "EndTime": "2024-09-28T04:30:00-07:00",
               "InstanceType": "ml.p5.48xlarge",
               "ReservedCapacityArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789123:reserved-capacity/large-models-fine-tuning-rc1",
               "StartTime": "2024-09-26T04:30:00-07:00",
               "Status": "Scheduled",
               "TotalInstanceCount": 4,
               "UltraServerCount": 4,
               "UltraServerType": "ml.p6e-gb200.36xlarge"
            }
         ],
         "StartTime": "2024-09-26T04:30:00-07:00",
         "Status": "Scheduled",
         "StatusMessage": "Payment confirmed, training plan scheduled."
         "TargetResources": [ "training-job" ],
         "TotalInstanceCount": 4,
         "TotalUltraServerCount": 4,
         "TrainingPlanArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789123:training-plan/large-models-fine-tuning",
         "TrainingPlanName": "large-models-fine-tuning",
         "UpfrontFee": "xxxx.xx"
      }

As seções a seguir definem o parâmetro de solicitação de entrada obrigatório para a operação de API DescribeTrainingPlan.

Parâmetros necessários

  • TrainingPlanName: o nome do plano de treinamento que você deseja descrever.