Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # SageMaker Erstellung von Trainingsplänen mithilfe der SageMaker API oder AWS CLI SageMaker Schulungspläne unterstützen die programmatische Erstellung von Trainingsplänen über ihre API. Sie können mit der Trainingsplan-API interagieren, indem Sie das AWS CLI oder SageMaker SDKs verwenden. SageMaker Die API-Aktionen von Trainingsplänen bieten einen umfassenden Workflow für die programmgesteuerte Verwaltung von Trainingsplänen: + **`SearchTrainingPlanOfferings`:** Ermöglicht Benutzern, verfügbare Rechenressourcen abzufragen und zu ermitteln, indem Parameter wie Instance-Typ, Anzahl und gewünschtes Zeitfenster angegeben werden. Die API gibt eine Rangliste von Schulungsplänen zurück, die den Anforderungen des Benutzers am besten entsprechen. + **`CreateTrainingPlan`:** Ermöglicht die Reservierung eines bestimmten Schulungsplans und wandelt eine potenzielle Rechenkapazität in geplante reservierte Kapazitäten mit einem eindeutigen Schulungsplan-ARN um. + **`ListTrainingPlans`:** Bietet eine Methode zum Abrufen und Überprüfen aller vorhandenen Schulungspläne in einem AWS Benutzerkonto mit optionalen Filter- und Sortierfunktionen. + **`DescribeTrainingPlan`:** Bietet detaillierte Einblicke in einen bestimmten Schulungsplan, einschließlich seiner Lebensphasen von `Pending` bis `Active` bis`Expired`. + **`ExtendTrainingPlan`:** Erweitert einen bestehenden Schulungsplan durch den Kauf eines Erweiterungsangebots. Weitere Informationen finden Sie unter [Erweiterung der Trainingspläne](training-plan-extension.md). + **`DescribeTrainingPlanExtensionHistory`:** Ruft den Verlängerungsverlauf für einen Schulungsplan ab. Weitere Informationen finden Sie unter [Erweiterung der Trainingspläne](training-plan-extension.md). **Topics** + [Suchen Sie nach Angeboten für Schulungspläne](search-training-plan-offerings-api-cli-sdk.md) + [Reservieren Sie sich den besten Trainingsplan](choose-best-training-plan-using-api-cli-sdk.md) + [Auflisten von Trainingsplänen](list-training-plans-using-api-cli-sdk.md) + [Details zum Trainingsplan anzeigen](training-plan-details-using-api-cli-sdk.md) # Suchen Sie nach Angeboten für Schulungspläne Um einen Schulungsplan zu erstellen, rufen Sie zunächst den [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_SearchTrainingPlanOfferings.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_SearchTrainingPlanOfferings.html)API-Vorgang auf und übergeben Sie Ihre Plananforderungen (wie Instance-Typ, Anzahl und gewünschtes Zeitfenster) als Eingabeparameter. Trainingspläne sind spezifisch für die jeweilige Zielressource. Stellen Sie sicher, dass Sie angeben, für welche Zielressource der Plan verwendet werden soll (`training-job`oder`hyperpod-cluster`). Die API gibt eine Liste der verfügbaren Angebote zurück, die Ihren Anforderungen entsprechen. Wenn keine geeigneten Angebote gefunden werden, müssen Sie möglicherweise Ihre Anforderungen anpassen und erneut suchen. Dieser API-Aufruf ruft die Schulungsplan-Angebote ab, die Ihren Kapazitätsanforderungen am besten entsprechen. Jedes in der Antwort [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_TrainingPlanOffering.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_TrainingPlanOffering.html)zurückgegebene Objekt wird durch eine eindeutige Angebots-ID identifiziert. Das erste Angebot in der Liste entspricht Ihren Anforderungen am besten. Wenn innerhalb der von Ihnen angegebenen Daten kein geeigneter Trainingsplan verfügbar ist, ist die Liste leer. Passen Sie Ihre Suchkriterien an und suchen Sie nach neuen Angeboten. + Die Reservierungsdauer ist in Schritten von 1 Tag bis 182 Tagen verfügbar. + Optionen für die Anzahl der Reservierungs-Instances: 1, 2, 4, 8, 16, 32 oder 64 Instances Informationen zur Liste der verfügbaren Instanzen, die von SageMaker Trainingsplänen unterstützt werden, finden Sie unter[Unterstützte Instanztypen und Preise AWS-Regionen](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-supported-instances-and-regions). Im folgenden Beispiel wird ein AWS CLI Befehl verwendet, um Trainingsplanangebote mit einem bestimmten Instanztyp, einer bestimmten Anzahl und Zeitinformationen anzufordern. ``` # List training plan offerings with instance type, instance count, duration in hours, start time after, and end time before. aws sagemaker search-training-plan-offerings \ --target-resources "training-job" \ --instance-type "ml.p4d.24xlarge" \ --instance-count 1 \ --duration-hours 15 \ --start-time-after "1737484800" --end-time-before "1737657600" ``` Dieses JSON-Dokument ist eine Beispielantwort aus der SageMaker Trainingsplan-API. Die Antwort enthält Informationen zu mehreren verfügbaren Schulungsplänen, die den angegebenen Kapazitätsanforderungen entsprechen. Es umfasst drei unterschiedliche Angebote mit unterschiedlichen Laufzeiten, Vorabgebühren und start/end Zeiten, die alle denselben Instanztyp verwenden und auf Schulungsjobs abzielen. ``` { "TrainingPlanOfferings": [ { "TrainingPlanOfferingId": "tpo-SHA-256-hash-value", "TargetResources": [ "training-job" ], "RequestedStartTimeAfter": "2025-01-21T11:08:27.704000-08:00", "DurationHours": 15, "DurationMinutes": 51, "UpfrontFee": "xxxx.xx", "CurrencyCode": "USD", "ReservedCapacityOfferings": [ { "InstanceType": "ml.p4d.24xlarge", "InstanceCount": 1, "AvailabilityZone": "us-west-2a", "DurationHours": 15, "DurationMinutes": 51, "StartTime": "2025-01-21T11:39:00-08:00", "EndTime": "2025-01-22T03:30:00-08:00" } ] }, { "TrainingPlanOfferingId": "tpo-SHA-256-hash-value", "TargetResources": [ "training-job" ], "RequestedStartTimeAfter": "2025-01-21T11:08:27.704000-08:00", "DurationHours": 39, "DurationMinutes": 51, "UpfrontFee": "xxxx.xx", "CurrencyCode": "USD", "ReservedCapacityOfferings": [ { "InstanceType": "ml.p4d.24xlarge", "InstanceCount": 1, "AvailabilityZone": "us-west-2a", "DurationHours": 39, "DurationMinutes": 51, "StartTime": "2025-01-21T11:39:00-08:00", "EndTime": "2025-01-23T03:30:00-08:00" } ] }, { "TrainingPlanOfferingId": "tpo-SHA-256-hash-value", "TargetResources": [ "training-job" ], "RequestedStartTimeAfter": "2025-01-21T11:08:27.704000-08:00", "DurationHours": 24, "DurationMinutes": 0, "UpfrontFee": "xxxx.xx", "CurrencyCode": "USD", "ReservedCapacityOfferings": [ { "InstanceType": "ml.p4d.24xlarge", "InstanceCount": 1, "AvailabilityZone": "us-west-2a", "DurationHours": 24, "DurationMinutes": 0, "StartTime": "2025-01-22T03:30:00-08:00", "EndTime": "2025-01-23T03:30:00-08:00" } ] } ] } ``` Im Folgenden finden Sie einen Beispielbefehl, mit dem Sie nach AWS CLI Schulungsplänen suchen können, die Folgendes beinhalten: UltraServers ``` aws sagemaker search-training-plan-offerings \ --ultra-server-type ml.c6i-32xlargesc \ --ultra-server-count 1 \ --duration-hours 24 \ --target-resources hyperpod-cluster --start-time-after "1737484800" \ --end-time-before "1737657600" ``` ``` { "TrainingPlanOfferings": [ { "TrainingPlanOfferingId": "tpo-SHA-256-hash-value", "TargetResources": [ "training-job" ], "RequestedStartTimeAfter": "2025-07-21T16:59:25.760000+00:00", "DurationHours": 24, "DurationMinutes": 0, "UpfrontFee": "0.24", "CurrencyCode": "USD", "ReservedCapacityOfferings": [ { "ReservedCapacityType": "UltraServer", "UltraServerType": "ml.u-p6e-gb200x72", "UltraServerCount": 1, "InstanceType": "ml.p6e-gb200.36xlarge", "InstanceCount": 18, "AvailabilityZone": "us-east-2a", "DurationHours": 24, "DurationMinutes": 0, "StartTime": "2025-07-22T11:30:00+00:00", "EndTime": "2025-07-23T11:30:00+00:00" } ] } ] } ``` In den folgenden Abschnitten werden die obligatorischen und optionalen Eingabeanforderungsparameter für den `SearchTrainingPlanOfferings`-API-Vorgang definiert. ## Erforderliche Parameter Wenn Sie die [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_SearchTrainingPlanOfferings.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_SearchTrainingPlanOfferings.html)API aufrufen, um Trainingsplanangebote aufzulisten, die Ihren Anforderungen entsprechen, müssen Sie die folgenden Werte angeben: + `TargetResources`: Die Zielressourcen (`training-job`oder`hyperpod-cluster`), für die der Plan verwendet werden soll. Der Standardwert ist `training-job`. Trainingspläne sind spezifisch für die jeweilige Zielressource. + Ein für SageMaker Schulungsjobs entwickelter Schulungsplan kann nur zur Planung und Durchführung von Schulungsjobs verwendet werden. + Ein Trainingsplan für HyperPod Cluster kann ausschließlich zur Bereitstellung von Rechenressourcen für die Instanzgruppe eines Clusters verwendet werden. + `InstanceType`: Der Typ der Instance, die bereitgestellt werden soll. Der `InstanceType` muss von einem unterstützten Typ sein. Informationen zur Liste der verfügbaren Instanzen, die von SageMaker Trainingsplänen unterstützt werden, finden Sie unter[Unterstützte Instanztypen und Preise AWS-Regionen](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-supported-instances-and-regions). + `InstanceCount`: Die Anzahl der bereitzustellenden Instances. Wenn die Anzahl der Instances größer als 1 ist, sollte es sich um eine Potenz von 2 handeln. + `DurationHour`: Die Gesamtdauer Ihres angeforderten Plans in Stunden. Der `DurationHour` wird auf das nächste Vielfache von 24 aufgerundet. ## Optionale Parameter Die folgenden Abschnitte enthalten Einzelheiten zu einigen optionalen Parametern, die Sie an Ihre `SearchTrainingPlanOfferings`-API-Anfrage übergeben können. + `StartTimeAfter`: Geben Sie die angeforderte Startzeit des Plans an. Das `StartTimeAfter` sollte in future ein `timestamp` oder ein `ISO 8601 date/time` Wert sein. + `EndTimeBefore`: Geben Sie die angeforderte Endzeit des Plans in einem `timestamp` oder einem `ISO 8601 date/time` Format an. Das `EndTimeBefore` sollte mindestens 24 Stunden nach der Startzeit sein. + `UltraServerType`: Geben Sie den Typ an UltraServer , nach dem gesucht werden soll. Weitere Informationen zu finden UltraServers Sie unter[UltraServers in SageMaker KI](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-ultraservers). + `UltraServerCount`: Geben Sie die Nummer an UltraServers , nach der gesucht werden soll. # Reservieren Sie sich den besten Trainingsplan Nachdem Sie die verfügbaren Schulungspläne geprüft haben, die Ihren Anforderungen am besten entsprechen, können Sie einen bestimmten Plan reservieren, indem Sie den [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html)API-Betrieb anrufen. Bei der Erstellung wechselt der Plan zunächst in einen `Pending` Status und bleibt dort, bis der Reservierungsvorgang abgeschlossen ist. Die Antwort auf den API-Aufruf gibt einen Amazon-Ressourcennamen (ARN) zurück. Notieren Sie sich diesen ARN zu späteren Nachverfolgungs- und Überwachungszwecken. Die Reservierung des Trainingsplans erfolgt asynchron im Backend. Die Zahlung für den Gesamtbetrag wird im Rahmen des Fulfillment-Prozesses automatisch eingezogen. Sobald der Zahlungsvorgang abgeschlossen und die angeforderten reservierten Kapazitäten gesichert sind, ist der Schulungsplan auf den `Scheduled` neuesten Stand gebracht und kann geplant werden. **Wichtig** Trainingspläne können nach dem Kauf nicht mehr geändert werden. Schulungspläne können nicht zwischen AWS Konten oder innerhalb Ihrer AWS Organisation geteilt werden. Im folgenden Beispiel wird der AWS CLI Befehl an verwendet, um einen bestimmten Trainingsplan anzufordern, wobei die Plan-ID als Parameter übergeben wird. ``` aws sagemaker create-training-plan \ --training-plan-offering-id "tpo-SHA-256-hash-value" \ --training-plan-name "name" \ ``` Dieses JSON-Dokument ist eine Beispielantwort aus der SageMaker Trainingsplan-API. Die Antwort enthält den Amazon-Ressourcennamen (ARN) des erfolgreich erstellten Trainingsplans. **Anmerkung** Der Schulungsplan behält seinen `Pending` Status so lange bei, bis der Erfüllungsprozess abgeschlossen ist. ``` { "TrainingPlanArn":"arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789123:training-plan/large-models-fine-tuning" } ``` In den folgenden Abschnitten werden die obligatorischen und optionalen Eingabeanforderungsparameter für den [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html)-API-Vorgang definiert. ## Erforderliche Parameter Wenn Sie die [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html)API aufrufen, um einen bestimmten Trainingsplan zu reservieren, müssen Sie die folgenden Werte angeben: + `TrainingPlanOfferingId`: Die ID des Plans, den Sie wählen. Sie können die ID eines Planangebots als Antwort auf Ihren `SearchTrainingPlanOfferings` API-Aufruf abrufen. Das Format sollte mit beginnen`pto-*`. + `TrainingPlanName`: Der Name des Plans, den Sie erstellen. # Auflisten von Trainingsplänen Du kannst alle Trainingspläne auflisten, die in deinem AWS Konto und deiner Region erstellt wurden, indem du die [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ListTrainingPlans.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ListTrainingPlans.html)API aufrufst. Im folgenden Beispiel wird ein AWS CLI Befehl verwendet, um die Liste Ihrer Trainingspläne abzurufen. ``` aws sagemaker list-training-plans \ --start-time-after "2024-09-26T00:00:01.000Z" ``` Dieses JSON-Dokument ist eine Beispielantwort aus der SageMaker Trainingsplan-API. Die Antwort enthält Einzelheiten zu einem Trainingsplan, der erfolgreich erstellt und reserviert wurde. ``` { "[TrainingPlanSummaries](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_TrainingPlanSummary.html)": [ { "AvailableInstanceCount": 2, "CurrencyCode": "USD", "DurationHours": 48, "DurationMinutes": 0, "EndTime": "2024-09-28T04:30:00-07:00", "InUseInstanceCount": 2, "[ReservedCapacitySummaries](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ReservedCapacitySummary.html)": [ { "AvailabilityZone": "string", "DurationHours": 48, "DurationMinutes": 0, "EndTime": "2024-09-28T04:30:00-07:00", "InstanceType": "ml.p5.48xlarge", "ReservedCapacityArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789123:reserved-capacity/large-models-fine-tuning-rc1", "StartTime": "2024-09-26T04:30:00-07:00", "Status": "Scheduled", "TotalInstanceCount": 4, "UltraServerCount": 4, "UltraServerType": "ml.p6e-gb200.36xlarge" } ], "StartTime": "2024-09-26T04:30:00-07:00", "Status": "Scheduled", "StatusMessage": "Payment confirmed, training plan scheduled." "TargetResources": [ "training-job" ], "TotalInstanceCount": 4, "TotalUltraServerCount": 4, "TrainingPlanArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789123:training-plan/large-models-fine-tuning", "TrainingPlanName": "large-models-fine-tuning", "UpfrontFee": "xxxx.xx" } ] } ``` Die folgenden Abschnitte enthalten Einzelheiten zu einigen optionalen Parametern, die Sie an Ihre `ListTrainingPlans`-API-Anfrage übergeben können. ## Optionale Parameter Die folgenden Abschnitte enthalten Einzelheiten zu einigen optionalen Parametern, die Sie an Ihre `ListTrainingPlans`-API-Anfrage übergeben können. + `StartTimeAfter`: Die Startzeit des aktuellen Zeitraums der aufgelisteten Pläne, angegeben als ein `timestamp` oder eine `ISO 8601 date/time`. + `StartTimeBefore`: Die Endzeit des aktuellen Zeitbereichs der aufgelisteten Pläne, angegeben als a `timestamp` oder `ISO 8601 date/time` a. + `Filters`: Kriterien, die zum Filtern der Ergebnisse verwendet werden, mit bis zu 5 Name-Wert-Paaren, wobei „Name“ der Name eines Felds von a [TrainingPlanSummary](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_TrainingPlanSummary.html)und „Wert“ der Wert ist, der für den Filter berücksichtigt werden soll. Zum Beispiel `Name=Status,Value=Active`. Im folgenden Beispiel wird ein AWS CLI Befehl verwendet, um Ihre Liste mit Trainingsplänen abzurufen. Dabei werden einige der oben beschriebenen optionalen Parameter verwendet. ``` aws sagemaker list-training-plans --max-results 10 --sort-by StartTime --sort-order Descending --start-time-after 13000000 --filters Name=Status,Value=Active ``` # Details zum Trainingsplan anzeigen Um den Status eines Trainingsplans zu überwachen oder Details abzurufen, können Sie die [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeTrainingPlan.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeTrainingPlan.html)API verwenden. Die API-Antwort enthält ein `Status` Feld, das den aktuellen Status des Trainingsplans widerspiegelt: + Wenn der Kauf des Plans fehlschlägt, wird der Status auf gesetzt`Failed`. + Bei erfolgreicher Zahlung wechselt der Status je `Pending` nach `Scheduled` Startdatum des Plans von zu. + Wenn der Plan sein Startdatum erreicht, ändert sich der Status in`Active`. + Bei Plänen mit mehreren diskontinuierlichen reservierten Kapazitäten wird der Status bis zum Startdatum der nächsten reservierten Kapazität auf „`Scheduled`Zwischen aktiven Perioden“ zurückgesetzt. + Nach dem Enddatum des Plans wechselt der Status zu `Expired`. Sobald der Status lautet`Scheduled`, können Sie die im Plan reservierte Kapazität für Ihre SageMaker Trainingsjobs oder HyperPod Cluster-Workloads nutzen. **Anmerkung** Die mit dem Plan verbundenen Trainingsjobs behalten ihren Status `Pending`, bis der Plan den Status `Active` erreicht. Bei HyperPod Clustern, die einen Trainingsplan für Rechenkapazität verwenden, wird der Status der Instanzgruppe als `InService` einmal erstellt angezeigt. Im folgenden Beispiel wird ein AWS CLI Befehl verwendet, um die Details eines Trainingsplans anhand seines Namens abzurufen. ``` aws sagemaker describe-training-plan \ --training-plan-name "name" ``` Dieses JSON-Dokument ist eine Beispielantwort aus der SageMaker Trainingsplan-API. Diese Antwort enthält Details zu einem Trainingsplan, der erfolgreich erstellt wurde. ``` { "AvailableInstanceCount": 2, "CurrencyCode": "USD", "DurationHours": 48, "DurationMinutes": 0, "EndTime": "2024-09-28T04:30:00-07:00", "InUseInstanceCount": 2, "[ReservedCapacitySummaries](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ReservedCapacitySummary.html)": [ { "AvailabilityZone": "string", "DurationHours": 48, "DurationMinutes": 0, "EndTime": "2024-09-28T04:30:00-07:00", "InstanceType": "ml.p5.48xlarge", "ReservedCapacityArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789123:reserved-capacity/large-models-fine-tuning-rc1", "StartTime": "2024-09-26T04:30:00-07:00", "Status": "Scheduled", "TotalInstanceCount": 4, "UltraServerCount": 4, "UltraServerType": "ml.p6e-gb200.36xlarge" } ], "StartTime": "2024-09-26T04:30:00-07:00", "Status": "Scheduled", "StatusMessage": "Payment confirmed, training plan scheduled." "TargetResources": [ "training-job" ], "TotalInstanceCount": 4, "TotalUltraServerCount": 4, "TrainingPlanArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789123:training-plan/large-models-fine-tuning", "TrainingPlanName": "large-models-fine-tuning", "UpfrontFee": "xxxx.xx" } ``` In den folgenden Abschnitten wird der obligatorische Eingabeanforderungsparameter für den `DescribeTrainingPlan` API-Vorgang definiert. ## Erforderliche Parameter + `TrainingPlanName`: Der Name des Trainingsplans, den Sie beschreiben möchten.