Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # Creación de planes de entrenamiento Para reservar la capacidad de cómputo utilizando la capacidad de los planes de SageMaker entrenamiento, sigue estos pasos: 1. **Identifique su recurso objetivo:** comience por determinar si necesita capacidad para tareas de SageMaker capacitación o SageMaker HyperPod clústeres. 1. **Especifique sus requisitos de capacidad:** defina sus necesidades de capacidad con detalle. Esto incluye seleccionar el tipo de instancia adecuado para su carga de trabajo, determinar la cantidad de instancias necesarias y especificar la duración del uso. Para obtener información sobre los tipos de instancias compatibles en una determinada Región de AWS opción de duración y cantidad, consulte[Tipos de instancias compatibles y precios Regiones de AWS](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-supported-instances-and-regions). 1. **Busque las ofertas de planes de formación disponibles:** una vez que especifique sus requisitos, utilice la función de búsqueda de los planes de SageMaker formación para encontrar las ofertas de planes de formación disponibles en uno o más segmentos. Cada oferta incluye detalles como la hora de inicio, la zona de disponibilidad específica para la capacidad reservada y el precio del plan. Revise estas ofertas teniendo en cuenta factores como la rentabilidad, las preferencias geográficas y la adecuación a sus necesidades específicas. Si no hay ningún plan adecuado disponible, adapte sus criterios de búsqueda y busque un nuevo conjunto de ofertas. 1. **Cree un plan de entrenamiento basado en una oferta adecuada:** tras identificar una oferta adecuada, proceda a crear su plan de entrenamiento. Este proceso implica seleccionar la oferta elegida e iniciar la reserva. + La reserva del plan de entrenamiento genera una factura. + El pago del importe total se cobra como parte del proceso de cumplimiento. Una vez realizado el pago, el plan estará listo para programar tus trabajos de SageMaker formación o crear HyperPod clústeres. Para obtener información sobre cómo utilizar los planes de formación para sus trabajos de SageMaker formación, consulte[Utilización de los planes de SageMaker formación para trabajos de formación](training-plan-utilization-for-training-jobs.md). Para obtener información sobre cómo utilizar los planes de formación para sus HyperPod clústeres, consulte[Utilización de planes de formación para SageMaker HyperPod clústeres de Amazon](training-plan-utilization-for-hyperpod.md). Puedes crear un plan de entrenamiento con la consola de SageMaker IA o con métodos programáticos. La consola de SageMaker IA ofrece una interfaz gráfica y visual con una visión completa de tus opciones, mientras que la creación programática se puede realizar mediante la API de planes de formación AWS CLI o SageMaker SDKs interactuar directamente con ella. Para obtener instrucciones sobre la step-by-step consola y referencias detalladas sobre la API, consulta las secciones correspondientes de esta documentación. **Topics** + [SageMaker creación de planes de entrenamiento mediante la consola de SageMaker IA](training-plan-creation-using-console.md) + [SageMaker creación de planes de formación mediante la SageMaker API, o AWS CLI](training-plan-creation-using-api-cli-sdk.md) # SageMaker creación de planes de entrenamiento mediante la consola de SageMaker IA SageMaker Los planes de formación ofrecen una forma cómoda de crear planes de formación a través de la interfaz de usuario de la consola de SageMaker IA, lo que permite a los usuarios programar fácilmente sus recursos de formación en aprendizaje automático. En esta guía, se explica el proceso de creación de un plan de SageMaker formación para tareas y SageMaker HyperPod clústeres de formación mediante la consola de SageMaker IA. Si sigue estos pasos, buscará las ofertas de planes de entrenamiento, revisará las opciones disponibles y comprará el plan que mejor se adapte a sus necesidades. Para crear un plan de entrenamiento visualmente desde una interfaz de usuario: 1. Para empezar, dirígete a la consola de SageMaker IA en [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/). 1. Seleccione **Planes de entrenamiento** en el menú del panel izquierdo. 1. Desde allí, pulse el botón **Crear plan de entrenamiento** en el área de contenido principal para iniciar el proceso de configuración del programa de entrenamiento personalizado. ![\[SageMaker Consola de IA que muestra la página de planes de entrenamiento. La interfaz muestra información sobre el funcionamiento de los planes de entrenamiento, incluidos los pasos para solicitar, supervisar y utilizar un plan. En el panel de navegación izquierdo se resalta la opción “Planes de entrenamiento” y en el área de contenido principal aparece el botón “Crear plan de entrenamiento”.\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-console.png) A continuación, busque ofertas de planes que se ajusten a sus necesidades computacionales. **Topics** + [Búsqueda de ofertas de planes de entrenamiento](search-training-plan-offerings.md) + [Reserva del mejor plan de entrenamiento](choose-best-training-plan.md) + [Lista de planes de entrenamiento](list-training-plans.md) + [Visualización de los detalles del plan de entrenamiento](training-plan-details.md) # Búsqueda de ofertas de planes de entrenamiento Después de elegir **Planes de entrenamiento** en el panel izquierdo de la consola de SageMaker IA y luego **Crear plan de entrenamiento**, se abre el formulario **Buscar plan de entrenamiento**. Este formulario le permite especificar sus requisitos y buscar las ofertas de planes de entrenamiento adecuadas. Siga los pasos para completar el formulario: 1. Identifique su **Objetivo**: los planes de entrenamiento son específicos del recurso objetivo. Especifica si quieres usar un plan para ejecutar tareas de SageMaker formación o SageMaker HyperPod clústeres. 1. Para el **tipo de cómputo**, puede elegir entre **Instancia** o **UltraServer**. UltraServers son conectar varias instancias de Amazon EC2 mediante una interconexión aceleradora de baja latencia y gran ancho de banda. Para obtener más información, consulte [Amazon EC2 UltraServers](https://aws.amazon.com/ec2/ultraservers/). Para obtener más información sobre cómo utilizar UltraServers la IA, consulte. SageMaker [UltraServers en SageMaker IA](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-ultraservers) 1. Elija el **tipo de instancia** **y el número** de instancias que prefiera: para ver los tipos de instancias disponibles en determinadas opciones de duración y cantidad, consulte[Tipos de instancias compatibles y precios Regiones de AWS](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-supported-instances-and-regions). Región de AWS 1. Defina los parámetros de tiempo: elija las fechas de inicio y finalización que desee y especifique la duración del plan en esta ventana. 1. Seleccione **Buscar planes de entrenamiento**. ![\[SageMaker Consola de IA que muestra la página de ofertas de planes de formación de Search. La interfaz muestra opciones para seleccionar el recurso objetivo del plan (trabajo de formación o HyperPod clúster), especificar el tipo y el número de instancias, establecer las fechas de inicio y finalización e introducir la duración. En la parte inferior del formulario aparece el botón Buscar planes de entrenamiento.\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-search-training-plan-offerings.png) SageMaker Los planes de formación buscan ofertas que se ajusten a sus requisitos de capacidad. Cuando se encuentran coincidencias dentro del período de tiempo especificado, estas aparecen en la parte inferior de la página. Cada oferta de plan de entrenamiento incluye los datos siguientes: + Duración total del plan + Fechas de inicio y finalización + Precio total por adelantado: Coloque el cursor sobre el precio para ver el desglose detallado de la tarifa por hora de la instancia, el recuento de instancias y el total de horas. + Número total de segmentos del plan Al hacer clic en el enlace de detalles del segmento, se abre una vista modal con detalles específicos del segmento: + Duración + Fechas de inicio y finalización + Zona de disponibilidad ![\[SageMaker La consola de IA muestra la página de búsqueda de ofertas de planes de formación con campos de entrada para los requisitos del plan y la sección de planes disponibles que muestra los detalles de los tres planes encontrados con diferentes duraciones, precios y estado de disponibilidad.\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-available-offerings.png) Si no encuentra ningún plan adecuado o los planes disponibles no se ajustan a sus necesidades, ajuste los criterios de búsqueda modificando los parámetros del formulario en el formulario **Requisitos de los planes de entrenamiento**. Cuando encuentre una oferta adecuada, selecciónela y pulse **Siguiente** para ir a la página de reserva del plan. En esta página, puede asignar un nombre al plan y, a continuación, revisar y confirmar su selección antes de finalizar la reserva. **nota** Los planes marcados como `Immediately available` comenzarán en 30 minutos, siempre que el pago se complete al menos 5 minutos antes de la hora de inicio programada. # Reserva del mejor plan de entrenamiento La búsqueda de un plan de entrenamiento ha arrojado ofertas que se ajustan a sus necesidades de capacidad y al presupuesto. 1. Escriba un nombre para el plan y después elija **Siguiente**. 1. Revise su pedido y elija **Enviar**. **importante** Los planes de entrenamiento no se pueden modificar una vez comprados. Los planes de formación no se pueden compartir entre AWS cuentas ni dentro de su AWS organización. Después de enviar el pedido + El plan de entrenamiento aparece inicialmente como `Pending` en su lista de planes de entrenamiento. + La factura se genera automáticamente al recibir el pedido. + El pago total se cobra durante el proceso de cumplimiento. + Cuando el pago se procese correctamente, el estado del plan pasará a `Scheduled` y el plan ya se podrá usar. ![\[SageMaker La consola de IA muestra la página «Revisar y comprar» de un plan de formación. La página muestra los detalles del plan de entrenamiento, la información del segmento, el precio, el nombre del plan y las etiquetas. Hay opciones para editar, cancelar, volver atrás o crear el plan.\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-review-and-purchase-training-plan.png) # Lista de planes de entrenamiento Cómo ver sus planes de entrenamiento: 1. Dirígete a la consola de SageMaker IA en [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/). 1. Seleccione **Planes de entrenamiento** en el menú del panel izquierdo. Se mostrará una lista de todos sus planes de entrenamiento, incluidos los nombres, estado, tipo de recurso objetivo y otros detalles clave. Después de comprar un plan, accederá a esta lista. Los planes recién creados aparecen con el estado `Pending` hasta que se complete el pago. Por lo general, el estado se actualiza a los pocos minutos del procesamiento del pago. ![\[SageMaker La consola de IA muestra la página con la lista de planes de entrenamiento. La página incluye una tabla con los planes de entrenamiento con detalles como el nombre, el estado, el total de instancias, las instancias en uso, la zona, la fecha de inicio y la fecha de finalización. Aparece un botón para crear un nuevo plan de entrenamiento.\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-list-training-plans.png) # Visualización de los detalles del plan de entrenamiento En la lista de planes de entrenamiento, siga el nombre del plan para consultar sus detalles. En concreto, puede comprobar su uso de capacidad actual y enumerar sus cargas de trabajo en la página de detalles de su plan. La página de detalles muestra: + La descripción general del plan de entrenamiento: estado, objetivo, tipo de instancia y duración. + Secciones ampliables para ver los detalles del segmento, los precios, el nombre del plan y las etiquetas. + Uso de la capacidad: + Total: número total de instancias reservadas en este plan de entrenamiento. + En uso: número de instancias de este plan de entrenamiento que se utiliza actualmente. + Instancias disponibles: número de instancias disponibles actualmente para usarlas en este plan de entrenamiento. En la parte inferior de la página, hay un enlace que te permite ver los trabajos de formación o la lista de grupos de instancias de SageMaker HyperPod clúster asociados a este plan, en función del recurso al que se destine. ![\[SageMaker Página de la consola de IA que muestra los detalles de un plan de formación. La página muestra la información básica del plan, el estado y los detalles de la instancia. A continuación, encontrará secciones ampliables para obtener detalles adicionales. En la parte inferior, una sección de uso de la capacidad muestra las instancias totales, en uso y disponibles del plan.\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-view-training-plan.png) # SageMaker creación de planes de formación mediante la SageMaker API, o AWS CLI SageMaker los planes de formación apoyan la creación programática de planes de formación a través de su API. Puede interactuar con la API de los planes de formación mediante la AWS CLI o SageMaker SDKs. SageMaker Las acciones de la API de los planes de formación proporcionan un flujo de trabajo integral para gestionar los planes de formación mediante programación: + **`SearchTrainingPlanOfferings`:** permite a los usuarios consultar y descubrir los recursos de computación disponibles especificando parámetros como el tipo de instancia, el recuento y el intervalo de tiempo deseado. La API devuelve una lista clasificada de las ofertas de planes de entrenamiento que mejor se adaptan a los requisitos del usuario. + **`CreateTrainingPlan`:** permite reservar una oferta de plan de entrenamiento específica, lo que transforma una capacidad de computación potencial en capacidades reservadas programadas con un ARN de plan de entrenamiento único. + **`ListTrainingPlans`:** Proporciona un método para recuperar y revisar todos los planes de formación existentes en la AWS cuenta de un usuario, con funciones opcionales de filtrado y clasificación. + **`DescribeTrainingPlan`:** ofrece información detallada sobre un plan de entrenamiento específico, incluidas las etapas de su ciclo de vida de `Pending` a `Active` hasta `Expired`. + **`ExtendTrainingPlan`:** Amplía un plan de formación existente mediante la compra de una oferta de extensión. Para obtener más información, consulte [Extensión de los planes de formación](training-plan-extension.md). + **`DescribeTrainingPlanExtensionHistory`:** Recupera el historial de extensiones de un plan de formación. Para obtener más información, consulte [Extensión de los planes de formación](training-plan-extension.md). **Topics** + [Búsqueda de ofertas de planes de entrenamiento](search-training-plan-offerings-api-cli-sdk.md) + [Reserva del mejor plan de entrenamiento](choose-best-training-plan-using-api-cli-sdk.md) + [Lista de planes de entrenamiento](list-training-plans-using-api-cli-sdk.md) + [Visualización de los detalles del plan de entrenamiento](training-plan-details-using-api-cli-sdk.md) # Búsqueda de ofertas de planes de entrenamiento Para crear un plan de entrenamiento, comience por llamar a la operación de la API [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_SearchTrainingPlanOfferings.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_SearchTrainingPlanOfferings.html) e incorpore los requisitos del plan (como el tipo de instancia, el recuento y el intervalo de tiempo deseado) como parámetros de entrada. Los planes de entrenamiento son específicos para el recurso objetivo. Asegúrese de especificar para qué recurso objetivo se utilizará el plan (`training-job` o `hyperpod-cluster`). La API devuelve una lista de ofertas disponibles que coinciden con sus requisitos. Si no encuentra ninguna oferta adecuada, es posible que tenga que ajustar sus requisitos y volver a buscar. Esta llamada a la API obtiene las ofertas de planes de entrenamiento que mejor se adaptan a sus necesidades de capacidad. Cada [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_TrainingPlanOffering.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_TrainingPlanOffering.html) devuelta en la respuesta se identifica con un ID de oferta único. La primera oferta de la lista representa la que mejor se adapta a sus necesidades. Si no hay ningún plan de entrenamiento adecuado disponible en las fechas especificadas, la lista estará vacía. Adapte sus criterios de búsqueda y busque un nuevo conjunto de ofertas. + La duración de las reservas está disponible en incrementos de 1 día, de 1 a 182 días. + Las opciones de cantidad de instancias de reserva son 1, 2, 4, 8, 16, 32 o 64 instancias. Para obtener más información sobre la lista de instancias disponibles compatibles con los planes de SageMaker formación, consulte[Tipos de instancias compatibles y precios Regiones de AWS](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-supported-instances-and-regions). En el siguiente ejemplo, se utiliza un AWS CLI comando para solicitar ofertas de planes de formación con un tipo de instancia, un recuento y una información de tiempo específicos. ``` # 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" ``` Este documento JSON es un ejemplo de respuesta de la API de planes de SageMaker formación. La respuesta proporciona información sobre las distintas ofertas de planes de entrenamiento disponibles que cumplen los requisitos de capacidad especificados. Incluye tres ofertas distintas con diferentes duraciones, tarifas anticipadas y start/end horarios, todas ellas con el mismo tipo de instancia y orientadas a trabajos de formación. ``` { "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" } ] } ] } ``` El siguiente es un ejemplo de comando sobre cómo usarlo AWS CLI para buscar ofertas de planes de formación que incluyan. 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" } ] } ] } ``` En las siguientes secciones se definen los parámetros de solicitud de entrada obligatorios y opcionales para la operación de la API `SearchTrainingPlanOfferings`. ## Parámetros necesarios Al llamar a la API [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_SearchTrainingPlanOfferings.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_SearchTrainingPlanOfferings.html) para ver una lista de las ofertas de planes de entrenamiento que cumplen sus requisitos, debe proporcionar los siguientes valores: + `TargetResources`: son los recursos objetivo (`training-job` o `hyperpod-cluster`) para los que se utilizará el plan. El valor predeterminado es `training-job`. Los planes de entrenamiento son específicos para el recurso objetivo. + Un plan de formación diseñado para tareas de SageMaker formación solo se puede utilizar para programar y ejecutar tareas de formación. + Un plan de capacitación para HyperPod clústeres se puede usar exclusivamente para proporcionar recursos de cómputo al grupo de instancias de un clúster. + `InstanceType`: es el tipo de instancia que se va a aprovisionar. El `InstanceType` debe ser de un tipo compatible. Para obtener más información sobre la lista de instancias disponibles compatibles con los planes de SageMaker formación, consulta[Tipos de instancias compatibles y precios Regiones de AWS](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-supported-instances-and-regions). + `InstanceCount`: es el número de instancias que se va a aprovisionar. Si el número de instancias es superior a 1, debe ser una potencia de 2. + `DurationHour`: es la duración total del plan solicitado en horas. La `DurationHour` se redondea al múltiplo de 24 más cercano. ## Parámetros opcionales En las siguientes secciones, se proporcionan detalles sobre algunos parámetros opcionales que puede transferir a su solicitud de la API `SearchTrainingPlanOfferings`. + `StartTimeAfter`: especifique la hora de inicio solicitada del plan. `StartTimeAfter` debería ser un valor `timestamp` o `ISO 8601 date/time` del futuro. + `EndTimeBefore`: especifique la hora de finalización solicitada del plan en un formato `timestamp` o `ISO 8601 date/time`. `EndTimeBefore` debe ocurrir al menos 24 horas después de la hora de inicio. + `UltraServerType`: especifique el tipo UltraServer de búsqueda. Para obtener más información al respecto UltraServers, consulte[UltraServers en SageMaker IA](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-ultraservers). + `UltraServerCount`: especifique el número de UltraServers que desea buscar. # Reserva del mejor plan de entrenamiento Tras revisar las ofertas de planes de entrenamiento disponibles que mejor se adapten a sus necesidades, puede reservar un plan específico llamando a la operación de la API [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html). Cuando se crea, el plan tiene inicialmente al estado `Pending` y lo mantiene hasta que se complete el proceso de reserva. La respuesta a la llamada a la API devuelve un Nombre de recurso de Amazon (ARN) de plan de entrenamiento. Anote este ARN para el seguimiento y supervisión futuras. La reserva del plan de entrenamiento se realiza de forma asíncrona en el backend. El pago del importe total se cobra automáticamente como parte del proceso de cumplimiento. Una vez finalizada la transacción de pago y aseguradas las capacidades reservadas solicitadas, el plan de entrenamiento pasa a tener el estado `Scheduled` y ya se puede programar. **importante** Los planes de entrenamiento no se pueden modificar una vez comprados. Los planes de formación no se pueden compartir entre AWS cuentas ni dentro de su AWS organización. En el siguiente ejemplo, se utiliza el AWS CLI comando an para solicitar un plan de formación específico, pasando el identificador del plan como parámetro. ``` aws sagemaker create-training-plan \ --training-plan-offering-id "tpo-SHA-256-hash-value" \ --training-plan-name "name" \ ``` Este documento JSON es un ejemplo de respuesta de la API de planes de SageMaker formación. La respuesta contiene el nombre de recurso de Amazon (ARN) del plan de entrenamiento que se ha creado correctamente. **nota** El plan de entrenamiento conserva el estado `Pending` hasta que se complete el proceso de cumplimiento. ``` { "TrainingPlanArn":"arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789123:training-plan/large-models-fine-tuning" } ``` En las siguientes secciones se definen los parámetros de solicitud de entrada obligatorios y opcionales para la operación de la API [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html). ## Parámetros necesarios Al llamar a la API [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html) para reservar un plan de entrenamiento concreto, debe proporcionar los siguientes valores: + `TrainingPlanOfferingId`: es el ID del plan que va a elegir. Puede obtener el ID de la oferta de un plan en respuesta a su llamada a la API `SearchTrainingPlanOfferings`. Su formato debe empezar por `pto-*`. + `TrainingPlanName`: es el nombre del plan que está creando. # Lista de planes de entrenamiento Puedes hacer una lista de todos los planes de formación que se han creado en tu AWS cuenta y región llamando a la [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ListTrainingPlans.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ListTrainingPlans.html)API. En el siguiente ejemplo, se utiliza un AWS CLI comando para recuperar la lista de tus planes de formación. ``` aws sagemaker list-training-plans \ --start-time-after "2024-09-26T00:00:01.000Z" ``` Este documento JSON es un ejemplo de respuesta de la API de planes de SageMaker formación. La respuesta proporciona detalles sobre un plan de entrenamiento que se ha creado y reservado correctamente. ``` { "[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" } ] } ``` En las siguientes secciones, se proporcionan detalles sobre algunos parámetros opcionales que puede transferir a su solicitud de la API `ListTrainingPlans`. ## Parámetros opcionales En las siguientes secciones, se proporcionan detalles sobre algunos parámetros opcionales que puede transferir a su solicitud de la API `ListTrainingPlans`. + `StartTimeAfter`: es la hora de inicio del intervalo de tiempo real de los planes de la lista, especificada como `timestamp` o `ISO 8601 date/time`. + `StartTimeBefore`: es la hora de finalización del intervalo de tiempo real de los planes de la lista, especificada como `timestamp` o `ISO 8601 date/time`. + `Filters`: Criterios utilizados para filtrar los resultados, con hasta 5 pares nombre-valor, donde «Nombre» es el nombre de un campo de a [TrainingPlanSummary](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_TrainingPlanSummary.html)y «Valor» es el valor a tener en cuenta para el filtro. Por ejemplo, `Name=Status,Value=Active`. En el siguiente ejemplo, se utiliza un AWS CLI comando para recuperar la lista de planes de entrenamiento mediante algunos de los parámetros opcionales descritos anteriormente. ``` aws sagemaker list-training-plans --max-results 10 --sort-by StartTime --sort-order Descending --start-time-after 13000000 --filters Name=Status,Value=Active ``` # Visualización de los detalles del plan de entrenamiento Para supervisar el estado o recuperar los detalles de un plan de entrenamiento, puede utilizar la API [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeTrainingPlan.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeTrainingPlan.html). La respuesta de la API incluye un campo `Status` que refleja el estado actual del plan de entrenamiento: + Si el plan genera un error, el estado se establece en `Failed`. + Si el pago se realiza correctamente, el estado pasa de `Pending` a `Scheduled`, en función de la fecha de inicio del plan. + Cuando el plan alcanza la fecha de inicio, su estado cambia a `Active`. + En el caso de los planes con varias capacidades reservadas discontinuas, el estado vuelve al estado `Scheduled` entre períodos activos, hasta la fecha de inicio de la siguiente capacidad reservada. + Tras la fecha de finalización del plan, el estado pasa a `Expired`. Una vez obtenido el estado`Scheduled`, puede utilizar la capacidad reservada en el plan para sus trabajos de SageMaker formación o cargas de trabajo en HyperPod clústeres. **nota** Los trabajos de entrenamiento asociados al plan conservan el estado `Pending` hasta que el plan pase a estar `Active`. En el caso de HyperPod los clústeres que utilizan un plan de capacitación para la capacidad de cómputo, el estado del grupo de instancias aparece como `InService` una vez creado. En el siguiente ejemplo, se usa un AWS CLI comando para recuperar los detalles de un plan de entrenamiento por su nombre. ``` aws sagemaker describe-training-plan \ --training-plan-name "name" ``` Este documento JSON es un ejemplo de respuesta de la API de planes de SageMaker formación. Esta respuesta proporciona detalles sobre un plan de entrenamiento que se ha creado correctamente. ``` { "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" } ``` En las siguientes secciones se definen los parámetros de solicitud de entrada obligatorios para la operación de la API `DescribeTrainingPlan`. ## Parámetros necesarios + `TrainingPlanName`: es el nombre del plan de entrenamiento que desea describir.