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# Configurez votre instance de tâche hybride
<a name="braket-jobs-configure-job-instance-for-script"></a>

En fonction de votre algorithme, vous pouvez avoir des exigences différentes. Par défaut, Amazon Braket exécute votre script d'algorithme sur une `ml.m5.large` instance. Toutefois, vous pouvez personnaliser ce type d'instance lorsque vous créez une tâche hybride à l'aide de l'argument d'importation et de configuration suivant.

```
from braket.jobs.config import InstanceConfig

job = AwsQuantumJob.create(
    ...
    instance_config=InstanceConfig(instanceType="ml.g4dn.xlarge"), # Use NVIDIA T4 instance with 4 GPUs.
    ...
    ),
```

Si vous exécutez une simulation intégrée et que vous avez spécifié un périphérique local dans la configuration de l'appareil, vous pouvez également demander plusieurs instances dans le en `InstanceConfig` spécifiant le `instanceCount` et en le définissant pour qu'il soit supérieur à un. La limite supérieure est de 5. Par exemple, vous pouvez choisir 3 instances comme suit.

```
from braket.jobs.config import InstanceConfig
job = AwsQuantumJob.create(
    ...
    instance_config=InstanceConfig(instanceType="ml.g4dn.xlarge", instanceCount=3), # Use 3 NVIDIA T4 instances
    ...
    ),
```

Lorsque vous utilisez plusieurs instances, pensez à distribuer votre tâche hybride à l'aide de la fonctionnalité data parallel. Consultez l'exemple de bloc-notes suivant pour plus de détails sur la façon de voir cet exemple de [formation Parallelize](https://github.com/amazon-braket/amazon-braket-examples/blob/main/examples/hybrid_jobs/5_Parallelize_training_for_QML/Parallelize_training_for_QML.ipynb) pour QML.

Les trois tableaux suivants répertorient les types d'instances et les spécifications disponibles pour les instances standard, hautes performances et accélérées par GPU.

**Note**  
Pour consulter les quotas d'instances de calcul classiques par défaut pour les tâches hybrides, consultez la page [Amazon Braket Quotas](braket-quotas.md).


| Instances standard | vCPU | Mémoire (Gio) | 
| --- | --- | --- | 
| ml.t3.large | 2 | 8 | 
| ml.t3.xlarge | 4 | 16 | 
| ml.t3.2xlarge | 8 | 32 | 
| ml.m5.large (par défaut) | 4 | 16 | 
| ml.m5.xlarge | 4 | 16 | 
| ml.m5.2xlarge | 8 | 32 | 
| ml.m5.4xlarge | 16 | 64 | 
| ml.m5.12xlarge | 48 | 192 | 
| ml.m5.24xlarge | 96 | 384 | 


| Instances à hautes performances | vCPU | Mémoire (Gio) | 
| --- | --- | --- | 
| ml.c5.xlarge | 4 | 8 | 
| ml.c5.2xlarge | 8 | 16 | 
| ml.c5.4xlarge | 16 | 32 | 
| ml.c5.9xlarge | 36 | 72 | 
| ml.c5.18xlarge | 72 | 144 | 
| ml.c5n.xlarge | 4 | 10,5 | 
| ml.c5n.2xlarge | 8 | 21 | 
| ml.c5n.4xlarge | 16 | 32 | 
| ml.c5n.9xlarge | 36 | 72 | 
| ml.c5n.18xlarge | 72 | 192 | 


| Instances accélérées par GPU | Processeurs graphiques | vCPU | Mémoire (Gio) | Mémoire GPU (Gio) | 
| --- | --- | --- | --- | --- | 
| ml.p4d.24xlarge | 8 | 96 | 1 152 | 320 | 
| ml.g4dn.xlarge | 1 | 4 | 16 | 16 | 
| ml.g4dn.2xlarge | 1 | 8 | 32 | 16 | 
| ml.g4dn.4xlarge | 1 | 16 | 64 | 16 | 
| ml.g4dn.8xlarge | 1 | 32 | 128 | 16 | 
| ml.g4dn.12xlarge | 4 | 48 | 192 | 64 | 
| ml.g4dn.16xlarge | 1 | 64 | 256 | 16 | 
| ml.g6.xlarge | 1 | 4 | 16 | 24 | 
| ml.g6.2xlarge | 1 | 8 | 32 | 24 | 
| ml.g6.4xlarge | 1 | 16 | 64 | 24 | 
| ml.g6.8xlarge | 1 | 32 | 128 | 24 | 
| ml.g6.12xlarge | 4 | 48 | 192 | 96 | 
| ml.g6.16xlarge | 1 | 64 | 256 | 24 | 
| ml.g6.24xlarge | 4 | 96 | 384 | 96 | 
| ml.g6.48xlarge | 8 | 192 | 768 | 192 | 
| ml.g6e.xlarge | 1 | 4 | 32 | 48 | 
| ml.g6e.2xlarge | 1 | 8 | 64 | 48 | 
| ml.g6e.4xlarge | 1 | 16 | 128 | 48 | 
| ml.g6e.8xlarge | 1 | 32 | 256 | 48 | 
| ml.g6e.12xlarge | 4 | 48 | 384 | 192 | 
| ml.g6e.16xlarge | 1 | 64 | 512 | 48 | 
| ml.g6e.24xlarge | 4 | 96 | 768 | 192 | 
| ml.g6e.48xlarge | 8 | 192 | 1536 | 384 | 

Chaque instance utilise une configuration de stockage de données (SSD) par défaut de 30 Go. Mais vous pouvez régler le stockage de la même manière que vous configurez le`instanceType`. L'exemple suivant montre comment augmenter le stockage total à 50 Go.

```
from braket.jobs.config import InstanceConfig

job = AwsQuantumJob.create(
    ...
    instance_config=InstanceConfig(
        instanceType="ml.g4dn.xlarge",
        volumeSizeInGb=50,
    ),
    ...
    ),
```

## Configurez le bucket par défaut dans `AwsSession`
<a name="braket-jobs-configure-default-bucket"></a>

L'utilisation de votre propre `AwsSession` instance vous offre une flexibilité accrue, notamment la possibilité de spécifier un emplacement personnalisé pour votre compartiment Amazon S3 par défaut. Par défaut, an `AwsSession` possède un emplacement de compartiment Amazon S3 préconfiguré de`"amazon-braket-{id}-{region}"`. Cependant, vous avez la possibilité de remplacer l'emplacement par défaut du compartiment Amazon S3 lors de la création d'un`AwsSession`. Les utilisateurs peuvent éventuellement transmettre un `AwsSession` objet dans la `AwsQuantumJob.create()` méthode, en fournissant le `aws_session` paramètre comme illustré dans l'exemple de code suivant.

```
aws_session = AwsSession(default_bucket="amazon-braket-s3-demo-bucket")

# Then you can use that AwsSession when creating a hybrid job
job = AwsQuantumJob.create(
    ...
    aws_session=aws_session
)
```