Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.
# AWS Batch soutien aux emplois de formation en SageMaker IA
Une [file d’attente de tâches AWS Batch](https://docs.aws.amazon.com/batch/latest/userguide/job_queues.html) stocke et hiérarchise les tâches soumises avant qu’elles s’exécutent sur des ressources de calcul. Vous pouvez soumettre des tâches de formation à l' SageMaker IA à une file d'attente de tâches afin de tirer parti des outils de planification et de priorisation des tâches sans serveur fournis par. AWS Batch
## Comment ça marche
Les étapes suivantes décrivent le flux de travail relatif à l'utilisation d'une file d'attente de AWS Batch tâches avec des tâches de formation basées sur l' SageMaker IA. Pour des didacticiels et des exemples de blocs-notes plus détaillés, consultez la section [Mise en route](#training-job-queues-get-started).
+ Configuration AWS Batch et toutes les autorisations nécessaires. Pour plus d’informations, consultez [Configuration d’ AWS Batch](https://docs.aws.amazon.com/batch/latest/userguide/get-set-up-for-aws-batch.html) dans le *Guide de l’utilisateur AWS Batch *.
+ Créez les AWS Batch ressources suivantes dans la console ou à l'aide de AWS CLI :
+ [Environnement de service](https://docs.aws.amazon.com/batch/latest/userguide/service-environments.html) : contient des paramètres de configuration pour l'intégration à l' SageMaker IA.
+ [SageMaker File d'attente de formation basée sur l'IA](https://docs.aws.amazon.com/batch/latest/userguide/create-sagemaker-job-queue.html) — S'intègre à l' SageMaker IA pour soumettre des offres de formation.
+ Configurez vos informations et demandez une tâche de formation à l' SageMaker IA, telle que l'image de votre conteneur de formation. Pour soumettre une tâche de formation à une AWS Batch file d'attente, vous pouvez utiliser le AWS CLI SDK AWS SDK pour Python (Boto3), le ou le SDK SageMaker AI Python.
+ Soumettez vos tâches d’entraînement à la file d’attente de tâches. Vous pouvez utiliser les options suivantes pour soumettre des tâches :
+ Utilisez l'API AWS Batch [SubmitServiceJob](https://docs.aws.amazon.com/batch/latest/APIReference/API_SubmitServiceJob.html).
+ Utilisez le [`aws_batch`module](https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/tree/master/src/sagemaker/aws_batch) du SDK SageMaker AI Python. Après avoir créé un TrainingQueue objet et un modèle d'objet d'entraînement (tel qu'un estimateur ou ModelTrainer), vous pouvez soumettre des tâches de formation à l' TrainingQueue `queue.submit()`aide de cette méthode.
+ Après avoir soumis des tâches, consultez votre file d'attente et le statut des tâches à l'aide de la AWS Batch console, de l' AWS Batch [DescribeServiceJob](https://docs.aws.amazon.com/batch/latest/APIReference/API_DescribeServiceJob.html)API ou de l'[DescribeTrainingJob](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeTrainingJob.html)API SageMaker AI.
## Coût et disponibilité
Pour obtenir des informations détaillées sur les tarifs des offres de formation, consultez la [tarification d'Amazon SageMaker AI](https://aws.amazon.com/sagemaker-ai/pricing/). Avec AWS Batch, vous ne payez que pour les AWS ressources utilisées, telles que les instances Amazon EC2. Pour en savoir plus, consultez [Pricing AWS Batch](https://aws.amazon.com/batch/pricing/) (Tarification).
Vous pouvez l'utiliser AWS Batch pour les emplois de formation à l' SageMaker IA partout Région AWS où des emplois de formation sont disponibles. Pour plus d'informations, consultez la section [Points de terminaison et quotas Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/sagemaker.html).
Pour vous assurer de disposer de la capacité requise lorsque vous en avez besoin, vous pouvez utiliser les plans de formation flexibles (FTP) basés sur l' SageMaker IA. Ces plans vous permettent de réserver des capacités pour vos tâches d’entraînement. Associée aux fonctionnalités AWS Batch de mise en file d'attente, vous pouvez optimiser l'utilisation pendant la durée de votre plan. Pour plus d'informations, consultez la section [Réservez des plans de formation pour vos jobs ou HyperPod clusters](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/reserve-capacity-with-training-plans.html) de formation.
## Mise en route
Pour un didacticiel sur la façon de configurer une file d'attente de AWS Batch tâches et de soumettre des tâches de formation sur l' SageMaker IA, voir [Getting started with AWS Batch on SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/batch/latest/userguide/getting-started-sagemaker.html) dans le *guide de AWS Batch l'utilisateur*.
Pour les blocs-notes Jupyter qui montrent comment utiliser le `aws_batch` module du SDK AI SageMaker Python, consultez les [exemples de blocs-notes AWS Batch pour les tâches de formation en SageMaker IA](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/default/%20%20%20%20%20%20build_and_train_models/sm-training-queues) dans le référentiel. amazon-sagemaker-examples GitHub