使用 SageMaker API 在訓練計畫上建立 SageMaker HyperPod 叢集，或 AWS CLI - Amazon SageMaker AI

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使用 SageMaker API 在訓練計畫上建立 SageMaker HyperPod 叢集，或 AWS CLI

若要針對您的 Amazon SageMaker HyperPod 叢集使用 SageMaker 訓練計畫，請在呼叫 CreateCluster API 操作時，在 ClusterInstanceGroupSpecification 的 TrainingPlanArn 參數中指定您要使用的訓練計畫 ARN。

確定與您計劃所指定 AZ 相關聯的子網路包含在叢集組態的 VPCConfig 中。您可以在 DescribeTrainingPlan API 呼叫的回應中擷取訓練計畫的 AvailabilityZone。

下列範例說明如何建立新的 SageMaker HyperPod 叢集，並在 create-cluster AWS CLI 命令的 --instance-groups 屬性中為執行個體群組提供訓練計劃。

# Create a cluster         
aws sagemaker create-cluster \
  --cluster-name cluster-name \
  --instance-groups '[ \
        { \
            "InstanceCount": 1,\
            "InstanceGroupName": "controller-nodes",\
            "InstanceType": "ml.t3.xlarge",\
            "LifeCycleConfig": {"SourceS3Uri": source_s3_uri, "OnCreate": "on_create.sh"},\
            "ExecutionRole": "arn:aws:iam::customer_account_id:role/execution_role",\
            "ThreadsPerCore": 1,\
        },\
        { \
            "InstanceCount": 2, \
            "InstanceGroupName": "worker-nodes",\
            "InstanceType": "p4d.24xlarge",\
            "LifeCycleConfig": {"SourceS3Uri": source_s3_uri, "OnCreate": "on_create.sh"},\
            "ExecutionRole": "arn:aws:iam::customer_account_id}:role/execution_role}",\
            "ThreadsPerCore": 1,\
            "TrainingPlanArn": training_plan_arn,\
        }]'

如需如何使用 建立 HyperPod 叢集的資訊 AWS CLI，請參閱 create-cluster。

建立叢集後，您可以透過呼叫 DescribeCluster API 來驗證您的執行個體群組是否已從訓練計畫正確地獲指派容量。

aws sagemaker describe-cluster --cluster-name cluster-name