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中的服务职位 AWS Batch
AWS Batch 服务作业使您能够通过 AWS Batch 任务队列向 AWS 服务提交请求。目前， AWS Batch 支持将 SageMaker 训练作业作为服务作业。与 AWS Batch 管理底层容器执行的容器化作业不同，服务作业 AWS Batch 允许提供作业调度和排队功能，而目标 AWS 服务（例如 SageMaker AI）则处理实际的任务执行。
AWS Batch fo SageMaker r Training 作业允许数据科学家将具有优先级的训练作业提交到可配置队列，从而确保工作负载在资源可用时立即在没有干预的情况下运行。此功能可解决常见的难题，例如资源协调、防止意外超支、满足预算限制、使用预留实例优化成本，以及无需在团队成员之间进行手动协调。
服务作业与容器化作业在几个关键方面有所不同：
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任务提交：必须使用 SubmitServiceJobAPI 提交服务作业。无法通过 AWS Batch 控制台提交服务作业。
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任务执行： AWS Batch 计划和排队服务作业，但目标 AWS 服务运行实际的作业工作负载。
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资源标识符：服务作业使用 ARNs 包含 “服务作业” 而不是 “作业” 的任务来区分它们与容器化作业。
要开始使用 SageMaker 培训 AWS Batch 服务作业，请参阅 SageMaker 人工智能 AWS Batch 入门。
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