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在 Studio 应用程序中使用培训计划 - 亚马逊 SageMaker AI
入职注意事项运行 Studio 应用程序的注意事项

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

在 Studio 应用程序中使用培训计划

通过在创建 SageMaker Studio 应用程序时在资源规范中指定训练计划 ARN，即可将训练计划与 Studio 应用程序配合使用 SageMaker 。Studio 应用程序只有在训练计划处于Active状态时才能使用该计划。培训计划仅支持JupyterLab和CodeEditor应用程序类型。

重要

  • 培训计划是预付费的。使用训练计划容量运行时，您无需单独为 Studio 应用程序中的计算时间付费。存储和其他资源的标准费用仍然适用。

  • 购买培训计划后，其目标资源不可更改。

  • 为 Studio 应用程序购买的计划无法取消。

  • 使用训练计划容量运行的应用程序将在容量封锁到期前 30 分钟自动关闭。确保在自动关机之前保存所有工作。对于这 30 分钟的停机时间，您无需支付任何费用。

入职注意事项

  • 请确保特定应用程序类型的 Studio 实例类型配额足够，因为如果请求的实例类型超过您的配额，则应用程序创建将失败。有关更多信息，请参阅 SageMaker Studio 配额。

  • 要在 Studio 中使用培训计划，请为您的 Studio 执行角色添加以下权限：

    • sagemaker:ListTrainingPlans和 sagemaker:DescribeTrainingPlan — Studio 用户界面所必需的

    • sagemaker:DescribeTrainingPlan— API 必填项或 AWS CLI

    对于 Studio 用户界面，请将以下策略添加到您的执行角色中：

    {
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "sagemaker:ListTrainingPlans",
                "sagemaker:DescribeTrainingPlan"
            ],
            "Resource": "*"
        }
    ]
}

    对于 API 或 AWS CLI 仅适用于 API，请将以下策略添加到您的执行角色中：

    {
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "sagemaker:DescribeTrainingPlan"
            ],
            "Resource": "*"
        }
    ]
}

    有关更新 Studio 执行角色的更多信息，请参阅获取执行角色和编辑域设置。

  • 确保您的域中的 VPC 配置包含训练计划中指定的可用区 (AZ) 中的子网，且至少有一个免费 IP 地址。有关更多信息，请参阅 选择 Amazon VPC。

运行 Studio 应用程序的注意事项

  • 如果是预留的训练计划容量，则应用程序会成功启动Active。如果训练计划没有足够的容量用于所请求的实例类型，则应用程序创建将失败。

  • 对于以训练计划容量运行的应用程序，Studio 需要在维护期间从训练计划中添加一个额外的实例。如果没有可用的实例，则维护将失败，应用程序将变为Failed状态。要在维护失败时恢复应用程序，请确认您的训练计划中至少有一个可用实例，然后重新创建该应用程序。

  • 要将训练计划与现有应用程序配合使用，请删除该应用程序，然后通过在资源配置中指定训练计划 ARN 来创建一个新的应用程序。

注意

当您创建新空间时，存储卷可能会放置在与您的训练计划不同的可用区中。如果发生这种情况，应用程序创建将失败。请等待几分钟，然后重试创建应用程序以解决此问题。

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