使用 SageMaker API 在训练计划上创建 SageMaker HyperPod 集群，或者 Amazon CLI - 亚马逊 SageMaker AI
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使用 SageMaker API 在训练计划上创建 SageMaker HyperPod 集群，或者 Amazon CLI

要对您的 Amazon SageMaker HyperPod 集群使用 SageMaker 训练计划，请在调用 CreateClusterAPI 操作ClusterInstanceGroupSpecification时在的TrainingPlanArn参数中指定要使用的训练计划的 ARN。

确保与计划的指定可用区关联的子网包含在集群配置的 VPCConfig 中。您可以在 DescribeTrainingPlanAPI 调用的响应中检索训练计划。AvailabilityZone

以下示例说明了如何创建新 SageMaker HyperPod 集群并在create-clusterAmazon CLI命令的--instance-groups属性中为实例组提供训练计划。

# 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,\
        }]'

有关如何使用创建 HyperPod 集群的信息Amazon CLI，请参阅create-cluster。

创建集群后，您可以通过调用 DescribeCluster API 来验证实例组是否已正确分配训练计划中的容量。

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