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# Payloads für Servicejobs in AWS Batch
<a name="service-job-payload"></a>

Wenn Sie Serviceaufträge mit senden [SubmitServiceJob](https://docs.aws.amazon.com/batch/latest/APIReference/API_SubmitServiceJob.html), geben Sie zwei wichtige Parameter an, die den Job definieren:`serviceJobType`, und`serviceRequestPayload`.
+ Der `serviceJobType` gibt an, welcher AWS Dienst den Job ausführt. Für SageMaker Trainingsjobs ist dieser Wert`SAGEMAKER_TRAINING`.
+ Das `serviceRequestPayload` ist eine JSON-kodierte Zeichenfolge, die die vollständige Anfrage enthält, die normalerweise direkt an den Zieldienst gesendet würde. Für SageMaker Trainingsjobs enthält diese Payload dieselben Parameter, die Sie für die KI-API verwenden würden. SageMaker [CreateTrainingJob](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html)

Eine vollständige Liste aller verfügbaren Parameter und ihrer Beschreibungen finden Sie in der SageMaker [CreateTrainingJob](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingJob.html)AI-API-Referenz. Alle von unterstützten Parameter `CreateTrainingJob` können in Ihre Service-Job-Payload aufgenommen werden.

Beispiele für weitere Konfigurationen von Trainingsjobs finden Sie unter [APIsCLI und SDKs](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/api-and-sdk-reference-overview.html) im [SageMaker AI Developer Guide](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs.html).

Wir empfehlen, das pySDK für die Erstellung von Dienstaufträgen zu verwenden, da pySDK über Hilfsklassen und Hilfsprogramme verfügt. Ein Beispiel für die Verwendung von pySDK finden Sie unter [SageMaker KI-Beispiele](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples) auf. GitHub

## Beispiel für eine Payload für Service-Jobs
<a name="service-job-payload-example"></a>

Das folgende Beispiel zeigt eine einfache Payload für einen Servicejob für einen SageMaker Trainingsjob, der ein „Hello World“ -Trainingsskript ausführt:

Diese Payload würde beim Aufrufen als JSON-Zeichenfolge an den `serviceRequestPayload` Parameter übergeben. `SubmitServiceJob`

```
{
  "TrainingJobName": "my-simple-training-job",
  "RoleArn": "arn:aws:iam::123456789012:role/SageMakerExecutionRole",
  "AlgorithmSpecification": {
    "TrainingInputMode": "File",
    "TrainingImage": "763104351884.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/pytorch-training:2.0.0-cpu-py310",
    "ContainerEntrypoint": [
      "echo",
      "hello world"
    ]
  },
  "ResourceConfig": {
    "InstanceType": "ml.c5.xlarge",
    "InstanceCount": 1,
    "VolumeSizeInGB": 1
  },
  "OutputDataConfig": {
    "S3OutputPath": "s3://your-output-bucket/output"
  },
  "StoppingCondition": {
    "MaxRuntimeInSeconds": 30
  }
}
```