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Amazon Batch支持 A SageMaker I 训练作业
Amazon Batch 作业队列会在提交的作业在计算资源上运行之前，对其进行存储并确定优先级。您可以将 SageMaker AI 训练作业提交到作业队列，以便利用提供的无服务器作业计划和优先级划分工具。Amazon Batch
工作原理
以下步骤描述了如何将Amazon Batch作业队列与 SageMaker AI 训练作业配合使用的工作流程。有关更详细的教程和示例笔记本，请参阅开始使用部分。
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设置Amazon Batch和任何必要的权限。有关更多信息，请参阅《Amazon Batch 用户指南》中的设置 Amazon Batch。
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在控制台中或使用创建以下Amazon Batch资源Amazon CLI：
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服务环境-包含用于与 SageMaker AI 集成的配置参数。
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SageMaker AI 训练作业队列 — 与 SageMaker AI 集成以提交训练作业。
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配置您的详细信息并请求 A SageMaker I 训练作业，例如您的训练容器镜像。要向Amazon Batch队列提交训练作业，你可以使用适用于 Python (Boto3) 的 Amazon SDK、或 SageMaker AI Python SDK。Amazon CLI
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将训练作业提交到作业队列。您可以使用以下选项来提交作业：
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使用 Amazon BatchSubmitServiceJob API。
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使用 SageMaker AI Python 软件开发工具包中的
aws_batch模块。创建 TrainingQueue 对象和模型训练对象（例如 Estimator 或 ModelTrainer）后，您可以使用 TrainingQueue 方法向提交训练作业。 queue.submit()
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提交作业后，使用Amazon Batch控制台、API 或 SageMaker A Amazon Batch DescribeServiceJobDescribeTrainingJobI API 查看您的任务队列和任务状态。
成本和可用性
有关训练作业的详细定价信息，请参阅 Amazon A SageMaker I 定价
您可以在任何有训练作业Amazon Web Services 区域的地方用Amazon Batch于 SageMaker AI 训练作业。有关更多信息，请参阅 Amazon A SageMaker I 终端节点和配额。
为了确保在需要时拥有所需的容量，您可以使用 SageMaker AI 灵活训练计划 (FTP)。这些计划可让您为训练作业预留容量。与Amazon Batch的排队功能结合使用时，您可以在计划有效期内最大限度地提高利用率。有关更多信息，请参阅为您预留训练任务或 HyperPod 集群的训练计划。
开始使用
有关如何设置Amazon Batch作业队列和提交 SageMaker AI 训练作业的教程，请参阅Amazon Batch用户指南中的 SageMaker AI 入门。Amazon Batch
有关展示如何在 AI Py SageMaker thon SDK 中使用该aws_batch模块的 Jupyter 笔记本，请参阅存储库Amazon Batch中的 SageMaker AI Training 作业笔记本示例