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# Puestos de trabajo bloqueados en `RUNNABLE debido a la capacidad`
<a name="sm_job_stuck_in_runnable_capacity"></a>

El siguiente escenario describe cómo se AWS Batch identifican las condiciones de capacidad insuficiente.

**Capacidad de instancia insuficiente**  
AWS Batch interpreta dos conjuntos de respuestas recibidas por SageMaker Training Jobs como casos de capacidad de instancia insuficiente. Siempre que se reciban, AWS Batch establece un número correspondiente `statusReason` de`CAPACITY:INSUFFICIENT_INSTANCE_CAPACITY`.  
En ambos casos, el tiempo transcurrido entre la presentación del AWS Batch trabajo correspondiente y su rechazo se acumula `SCHEDULED` entre la presentación del trabajo y la presentación del mismo con fines comparativos`maxTimeSeconds`.      
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/es_es/batch/latest/userguide/sm_job_stuck_in_runnable_capacity.html)
Si se da alguno de estos casos, AWS Batch considerará que la capacidad del trabajo es insuficiente.  
+ **Mensaje de `statusReason` mientras el trabajo está atascado:** `CAPACITY:INSUFFICIENT_INSTANCE_CAPACITY - Unable to provision requested compute resources`
+ **`reason` utilizado para `jobStateTimeLimitActions`:** `CAPACITY:INSUFFICIENT_INSTANCE_CAPACITY`
+ **`statusReason`mensaje tras la finalización del trabajo mediante`jobStateTimeLimitActions`:** `Terminated by JobStateTimeLimit action due to reason: CAPACITY:INSUFFICIENT_INSTANCE_CAPACITY`