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亚马逊 A SageMaker I 中的托管竞技训练
Amazon SageMaker AI 让使用托管的 Amazon EC2 Spot 实例可以轻松训练机器学习模型。与按需实例相比，托管竞价型训练最多可以将训练模型的成本减少 90%。 SageMaker AI 代表你管理 Spot 中断。
托管竞价训练使用 Amazon EC2 Spot 实例来运行训练作业，而不是按需实例。您可以指定哪些训练作业使用竞价型实例，以及一个停止条件，该条件指定 SageMaker AI 使用 Amazon EC2 Spot 实例等待任务运行多长时间。训练期间生成的指标和日志可在中找到 CloudWatch。
Amazon SageMaker AI 自动模型调整（也称为超参数调整）可以使用托管现场训练。有关自动模型调优的更多信息，请参阅使用 SageMaker AI 自动调整模型。
Spot 实例可能会中断，导致作业开始或结束所花的时间更长。您可以将托管现场训练作业配置为使用检查点。 SageMaker AI 将检查点数据从本地路径复制到 Amazon S3。任务重新启动后， SageMaker AI 会将 Amazon S3 中的数据复制回本地路径。然后，训练作业可以从最后一个检查点恢复，而无需重新开始。有关检查点操作的更多信息，请参阅 亚马逊 A SageMaker I 中的检查点。
注意
除非您的训练作业很快完成，否则我们建议您将检查点与托管现场训练配合使用。 SageMaker 人工智能内置算法和不进行检查点的市场算法目前限制在 3600 秒（60 分钟）以内。MaxWaitTimeInSeconds
要使用托管的 Spot 训练，请创建一个训练作业。将 EnableManagedSpotTraining 设置为 True 并指定 MaxWaitTimeInSeconds。MaxWaitTimeInSeconds 必须大于 MaxRuntimeInSeconds。有关创建训练作业的更多信息，请参阅DescribeTrainingJob。
您可以使用公式 (1 -
(BillableTimeInSeconds / TrainingTimeInSeconds)) * 100 计算使用托管的 Spot 训练时节省的时间。例如，如果 BillableTimeInSeconds 为 100 而 TrainingTimeInSeconds 为 500，表示您的训练作业运行了 500 秒，但只收取 100 秒的费用。可节约 (1 - (100 / 500)) * 100 = 80%。
要了解如何在 Amazon A SageMaker I 竞价实例上运行训练作业，以及托管竞价训练的工作原理和缩短计费时间，请参阅以下示例笔记本：