View a markdown version of this page

在 Studio 應用程式中使用訓練計畫 - Amazon SageMaker AI
加入時的考量事項執行 Studio 應用程式的考量事項

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

在 Studio 應用程式中使用訓練計畫

您可以在建立 Studio 應用程式時，透過在資源規格中指定訓練計畫 ARN，將 SageMaker 訓練計畫與 SageMaker Studio 應用程式搭配使用。Studio 應用程式只有在處於 Active 狀態時，才能使用訓練計劃。訓練計劃僅支援 JupyterLab和 CodeEditor 應用程式類型。

重要

  • 訓練計劃已預付費用。在訓練計畫容量上執行時，您不需要另外支付 Studio 應用程式中的運算時間費用。仍需支付儲存和其他資源的標準費用。

  • 訓練計畫的目標資源無法在購買後變更。

  • 無法取消為 Studio 應用程式購買的計劃。

  • 在訓練計畫容量上執行的應用程式會在容量區塊過期前 30 分鐘自動關閉。在自動關閉之前，請確定您的所有工作都已儲存。此 30 分鐘關閉期間不會向您收取費用。

加入時的考量事項

  • 確定特定應用程式類型的 Studio 執行個體類型配額已足夠，因為如果請求的執行個體類型超過配額，應用程式建立會失敗。如需詳細資訊，請參閱 SageMaker Studio 配額。

  • 若要在 Studio 中使用訓練計畫，請將下列許可新增至 Studio 執行角色：

    • sagemaker:ListTrainingPlans 和 sagemaker:DescribeTrainingPlan — Studio UI 需要

    • sagemaker:DescribeTrainingPlan — API 或 所需的 AWS CLI

    針對 Studio UI，將下列政策新增至您的執行角色：

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

    對於 API 或 AWS CLI ，請將下列政策新增至您的執行角色：

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

    如需更新 Studio 執行角色的詳細資訊，請參閱 取得您的執行角色和 編輯網域設定。

  • 請確定您網域中的 VPC 組態包含訓練計畫中指定之可用區域 (AZ) 中的子網路，其中至少有一個可用的 IP 地址。如需詳細資訊，請參閱選擇一個 Amazon VPC。

執行 Studio 應用程式的考量事項

  • 如果計劃為 ，則應用程式會在預留訓練計劃容量上成功啟動Active。如果訓練計劃沒有足夠的容量來滿足請求的執行個體類型，應用程式建立會失敗。

  • 對於在訓練計畫容量上執行的應用程式，Studio 在維護期間需要訓練計畫中的額外執行個體。如果沒有可用的執行個體，維護會失敗，且應用程式會轉換為 Failed 狀態。若要在維護失敗時復原應用程式，請確認您的訓練計畫至少有一個可用的執行個體，然後再次建立應用程式。

  • 若要搭配現有應用程式使用訓練計劃，請刪除應用程式，並在資源組態中指定訓練計劃 ARN，以建立新的應用程式。

注意

當您建立新的空間時，儲存磁碟區可能會放置在與您的訓練計劃不同的可用區域中。如果發生這種情況，應用程式建立會失敗。等待幾分鐘，然後重試建立應用程式以解決此問題。

主題