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# Création de plans d’entraînement
Pour réserver une capacité de calcul à l'aide de la fonctionnalité des plans de SageMaker formation, procédez comme suit :
1. **Identifiez votre ressource cible :** commencez par déterminer si vous avez besoin de capacités pour des postes de SageMaker formation ou SageMaker HyperPod des clusters.
1. **Spécifiez vos besoins en capacité :** définissez en détail vos besoins en termes de capacité. Cela inclut la sélection du type d’instance approprié pour votre charge de travail, la détermination du nombre d’instances requises et la spécification de la durée d’utilisation. Pour plus d'informations sur les types d'instances pris en charge dans les options données Région AWS, de durée et de quantité, consultez[Types d'instances pris Régions AWS en charge et tarifs](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-supported-instances-and-regions).
1. **Rechercher les offres de plans de formation disponibles :** une fois que vous avez défini vos besoins, utilisez la fonctionnalité de recherche des plans de SageMaker formation pour trouver les offres de plans de formation disponibles dans un ou plusieurs segments. Chaque offre inclut des détails, tels que l’heure de début, la zone de disponibilité spécifique pour la capacité réservée et le prix du plan. Passez en revue ces offres en tenant compte de facteurs tels que le rapport coût-efficacité, les préférences géographiques et l’adéquation avec vos besoins spécifiques.
Si aucun plan adapté n’est disponible, ajustez vos critères de recherche et recherchez un nouvel ensemble d’offres.
1. **Créez un plan d’entraînement basé sur une offre adaptée :** après avoir identifié une offre adaptée, passez à la création de votre plan d’entraînement. Ce processus implique de sélectionner l’offre que vous avez choisie et d’initier la réservation.
+ La réservation du plan d’entraînement crée une facture.
+ Le paiement du montant total est collecté dans le cadre du processus de réalisation. Une fois le paiement effectué, le plan est prêt pour planifier vos tâches de SageMaker formation ou créer des HyperPod clusters.
Pour savoir comment utiliser les plans de formation pour vos tâches de SageMaker formation, consultez[Utilisation des plans de formation pour les emplois SageMaker de formation](training-plan-utilization-for-training-jobs.md).
Pour savoir comment utiliser les plans de formation pour vos HyperPod clusters, consultez[Utilisation des plans de formation pour les SageMaker HyperPod clusters Amazon](training-plan-utilization-for-hyperpod.md).
Vous pouvez créer un plan d'entraînement à l'aide de la console d' SageMaker intelligence artificielle ou de méthodes programmatiques. La console SageMaker AI propose une interface graphique visuelle avec une vue complète de vos options, tandis que la création programmatique peut être effectuée SageMaker SDKs à l'aide de l'API des plans de formation AWS CLI ou en interagissant directement avec celle-ci.
Pour les instructions relatives à la step-by-step console et les références détaillées des API, reportez-vous aux sections correspondantes de cette documentation.
**Topics**
+ [SageMaker création de plans de formation à l'aide de la console SageMaker AI](training-plan-creation-using-console.md)
+ [SageMaker création de plans de formation à l'aide de SageMaker l'API, ou AWS CLI](training-plan-creation-using-api-cli-sdk.md)
# SageMaker création de plans de formation à l'aide de la console SageMaker AI
SageMaker les plans de formation constituent un moyen pratique de créer des plans de formation via l'interface utilisateur de la console SageMaker AI, ce qui permet aux utilisateurs de planifier facilement leurs ressources de formation en apprentissage automatique. Ce guide explique le processus de création d'un plan de formation pour SageMaker les postes de formation et les SageMaker HyperPod clusters à l'aide de la console d' SageMaker intelligence artificielle. En suivant ces étapes, vous rechercherez des offres de plans d’entraînement, examinerez les options disponibles et achèterez le plan qui répond le mieux à vos besoins.
Pour créer un plan d’entraînement visuellement à l’aide d’une interface utilisateur :
1. Commencez par accéder à la console SageMaker AI à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
1. Choisissez **Plans d’entraînement** dans le menu du volet de gauche.
1. À partir de là, choisissez le bouton **Créer un plan d’entraînement** dans la zone de contenu principale pour démarrer le processus de configuration de votre planification d’entraînement personnalisée.
![\[SageMaker Console AI affichant la page des plans d'entraînement. L’interface affiche des informations sur le fonctionnement des plans d’entraînement, y compris les étapes à suivre pour demander, surveiller et utiliser un plan. Le volet de navigation de gauche met en évidence l’option « Plans d’entraînement », et un bouton « Créer un plan d’entraînement » est visible dans la zone de contenu principale.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-console.png)
Ensuite, recherchez les offres de plans qui correspondent à vos besoins en calcul.
**Topics**
+ [Recherche d’offres de plans d’entraînement](search-training-plan-offerings.md)
+ [Réservation du meilleur plan d’entraînement](choose-best-training-plan.md)
+ [Liste des plans d’entraînement](list-training-plans.md)
+ [Visualisation des détails d’un plan d’entraînement](training-plan-details.md)
# Recherche d’offres de plans d’entraînement
Après avoir choisi **Plans d'entraînement** dans le volet gauche de la console SageMaker AI, puis **Créer un plan d'entraînement**, un formulaire **Rechercher un plan d'entraînement** s'ouvre. Ce formulaire vous permet de définir vos exigences et de rechercher des offres de plans d’entraînement adaptées.
Suivez les étapes ci-dessous pour remplir le formulaire :
1. Identifiez votre **cible** : les plans d’entraînement sont spécifiques à la ressource cible. Spécifiez si vous souhaitez utiliser un plan pour exécuter des tâches de SageMaker formation ou SageMaker HyperPod des clusters.
1. Pour le **type de calcul**, vous pouvez choisir entre **Instance** ou **UltraServer**. UltraServers connectent plusieurs instances Amazon EC2 à l'aide d'une interconnexion accélératrice à faible latence et à bande passante élevée. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Amazon EC2 UltraServers](https://aws.amazon.com/ec2/ultraservers/). Pour en savoir plus sur la façon dont vous pouvez utiliser UltraServers SageMaker l'IA, consultez[UltraServers en SageMaker IA](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-ultraservers).
1. Choisissez le **type d'instance** **et le nombre** d'instances que vous préférez : pour connaître les types d'instances disponibles dans des options données Région AWS, de durée et de quantité, consultez[Types d'instances pris Régions AWS en charge et tarifs](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-supported-instances-and-regions).
1. Définissez vos paramètres temporels : choisissez les dates de début et de fin souhaitées et spécifiez la durée du plan dans cette fenêtre.
1. Choisissez **Rechercher des plans d’entraînement**.
![\[SageMaker Console AI affichant la page des offres de plans de formation Search. L'interface affiche des options permettant de sélectionner la ressource cible pour le plan (tâche de formation ou HyperPod cluster), de spécifier le type et le nombre d'instances, de définir les dates de début et de fin et la durée de saisie. Un bouton Rechercher des plans d’entraînement est visible au bas du formulaire.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-search-training-plan-offerings.png)
SageMaker les plans de formation recherchent des offres qui correspondent à vos besoins en matière de capacité. Lorsque des correspondances sont trouvées dans le délai que vous avez spécifié, elles apparaissent au bas de la page. Chaque offre de plan d’entraînement inclut les détails suivants :
+ Durée totale du plan
+ Dates de début et de fin
+ Prix initial total :
Passez la souris sur le prix pour afficher la répartition détaillée du taux horaire des instances, du nombre d’instances et du nombre total d’heures.
+ Nombre total de segments du plan
Cliquez sur le lien des détails des segments pour ouvrir une vue modale contenant des détails spécifiques aux segments :
+ Duration
+ Dates de début et de fin
+ Zone de disponibilité
![\[SageMaker Console AI affichant la page Rechercher des offres de formation avec des champs de saisie pour les exigences du plan et la section Plans disponibles affichant les détails de trois plans trouvés avec des durées, des prix et un statut de disponibilité variables.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-available-offerings.png)
Si aucun plan adapté n’est trouvé ou si les plans disponibles ne répondent pas à vos besoins, ajustez vos critères de recherche en modifiant les paramètres du formulaire **Exigences relatives au plan d’entraînement**. Une fois que vous avez trouvé une offre adaptée, sélectionnez-la et choisissez **Suivant** pour passer à la page de réservation du plan. Sur cette page, vous pouvez donner un nom à votre plan, puis revoir et confirmer votre sélection avant de finaliser votre réservation.
**Note**
Les plans marqués `Immediately available` débuteront dans les 30 minutes, à condition que le paiement soit effectué au moins 5 minutes avant l’heure de début planifiée.
# Réservation du meilleur plan d’entraînement
La recherche d’un plan d’entraînement a renvoyé les offres adaptées à vos besoins en termes de capacité et à votre budget.
1. Entrez un nom pour votre plan, puis choisissez **Suivant**.
1. Passez en revue votre bon de commande et sélectionnez **Soumettre**.
**Important**
Les plans d’entraînement ne peuvent pas être modifiés une fois achetés.
Les plans de formation ne peuvent pas être partagés entre AWS comptes ou au sein de votre AWS organisation.
Après avoir soumis votre commande
+ Le plan d’entraînement apparaît initialement comme `Pending` dans votre liste de plans d’entraînement.
+ Une facture est générée automatiquement à la réception de la commande.
+ Le paiement total est collecté au cours du processus de réalisation.
+ Une fois le paiement traité avec succès, le statut du plan passe à `Scheduled` et le plan devient disponible pour être utilisé.
![\[SageMaker Console d'intelligence artificielle affichant la page « Révision et achat » d'un plan d'entraînement. La page affiche les détails du plan d’entraînement, les informations sur les segments, le prix, le nom du plan et les balises. Des options permettant de modifier, d’annuler, de revenir en arrière ou de créer le plan sont disponibles.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-review-and-purchase-training-plan.png)
# Liste des plans d’entraînement
Pour visualiser vos plans d’entraînement :
1. Accédez à la console SageMaker AI à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
1. Choisissez **Plans d’entraînement** dans le menu du volet de gauche. Cela affiche la liste de tous vos plans d’entraînement, y compris leurs noms, leur statut, le type de ressource cible et d’autres détails clés.
Après avoir acheté un plan, vous êtes redirigé vers cette liste. Les plans nouvellement créés apparaissent avec un statut `Pending` jusqu’à ce que le paiement soit effectué. Le statut est généralement mis à jour quelques minutes après le traitement du paiement.
![\[SageMaker Console AI affichant la page de liste des plans d'entraînement. Cette page inclut un tableau répertoriant les plans d’entraînement avec des détails tels que le nom, le statut, le nombre total d’instances, les instances en cours d’utilisation, la zone, la date de début et la date de fin. Un bouton permettant de créer un nouveau plan d’entraînement est visible.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-list-training-plans.png)
# Visualisation des détails d’un plan d’entraînement
Dans la liste des plans d’entraînement, suivez le nom d’un plan pour en afficher les détails. Plus précisément, vous pouvez vérifier votre utilisation actuelle de la capacité et répertorier vos charges de travail sur la page de détails de votre plan.
La page de détails présente :
+ Une vue d’ensemble du plan d’entraînement : statut, cible, type d’instance et durée.
+ Les sections extensibles contenant les détails des segments, la tarification, le nom du plan et les balises.
+ L’utilisation de la capacité :
+ Total : nombre total d’instances réservées dans ce plan d’entraînement.
+ En cours d’utilisation : nombre d’instances actuellement utilisées dans le cadre de ce plan d’entraînement.
+ Instances disponibles : nombre d’instances actuellement disponibles pour être utilisées dans ce plan d’entraînement.
Au bas de la page, un lien vous permet de consulter les tâches de formation ou la liste des groupes d'instances de SageMaker HyperPod cluster associés à ce plan, en fonction de la ressource cible.
![\[SageMaker Page de console AI affichant les détails d'un plan d'entraînement. Cette page présente les informations de base du plan, son statut et les détails des instances. Vous trouverez ci-dessous des sections extensibles pour plus de détails. En bas, une section sur l’utilisation de la capacité indique le nombre total d’instances, en cours d’utilisation et disponibles pour le plan.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-view-training-plan.png)
# SageMaker création de plans de formation à l'aide de SageMaker l'API, ou AWS CLI
SageMaker les plans de formation soutiennent la création programmatique de plans de formation via son API. Vous pouvez interagir avec l'API des plans de formation à l'aide du AWS CLI ou SageMaker SDKs.
SageMaker les actions d'API des plans de formation fournissent un flux de travail complet pour gérer les plans de formation de manière programmatique :
+ **`SearchTrainingPlanOfferings`** : permet aux utilisateurs d’interroger et de découvrir les ressources de calcul disponibles en spécifiant des paramètres tels que le type d’instance, le nombre et la fenêtre temporelle souhaitée. L’API renvoie une liste classée des offres de plans d’entraînement qui répondent le mieux aux besoins de l’utilisateur.
+ **`CreateTrainingPlan`** : permet de réserver une offre de plan d’entraînement spécifique, transformant une capacité de calcul potentielle en capacités réservées planifiées avec un ARN unique de plan d’entraînement.
+ **`ListTrainingPlans`:** fournit une méthode pour récupérer et examiner tous les plans de formation existants dans le AWS compte d'un utilisateur, avec des fonctionnalités de filtrage et de tri facultatives.
+ **`DescribeTrainingPlan`** : fournit des informations détaillées sur un plan d’entraînement spécifique, y compris les phases de son cycle de vie de `Pending` à `Active`, puis à `Expired`.
+ **`ExtendTrainingPlan`:** étend un plan de formation existant en achetant une offre d'extension. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Extension des plans de formation](training-plan-extension.md).
+ **`DescribeTrainingPlanExtensionHistory`:** Récupère l'historique des extensions pour un plan de formation. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Extension des plans de formation](training-plan-extension.md).
**Topics**
+ [Recherche d’offres de plans d’entraînement](search-training-plan-offerings-api-cli-sdk.md)
+ [Réservation du meilleur plan d’entraînement](choose-best-training-plan-using-api-cli-sdk.md)
+ [Liste des plans d’entraînement](list-training-plans-using-api-cli-sdk.md)
+ [Visualisation des détails d’un plan d’entraînement](training-plan-details-using-api-cli-sdk.md)
# Recherche d’offres de plans d’entraînement
Pour créer un plan d’entraînement, commencez par appeler l’opération d’API [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_SearchTrainingPlanOfferings.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_SearchTrainingPlanOfferings.html), en transmettant les exigences de votre plan (telles que le type d’instance, le nombre et la fenêtre temporelle souhaitée) en tant que paramètres d’entrée. Les plans d’entraînement sont spécifiques à la ressource cible. Veillez à spécifier la ressource cible pour laquelle le plan sera utilisé (`training-job` ou `hyperpod-cluster`). L’API renvoie la liste des offres disponibles qui correspondent à vos exigences. Si aucune offre appropriée n’est trouvée, vous devrez peut-être ajuster vos exigences et effectuer une nouvelle recherche.
Cet appel d’API permet d’extraire les offres de plans d’entraînement qui répondent le mieux à vos besoins en capacité. Chaque élément [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_TrainingPlanOffering.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_TrainingPlanOffering.html) renvoyé en réponse est identifié par un identifiant d’offre unique. La première offre de la liste représente celle qui correspond le mieux à vos exigences. Si aucun plan d’entraînement adapté n’est disponible aux dates que vous avez spécifiées, la liste est vide. Ajustez vos critères de recherche et recherchez un nouvel ensemble d’offres.
+ Les durées de réservation sont disponibles par incréments de 1 jour, de 1 à 182 jours.
+ Les options de quantité d’instances de réservation sont de 1, 2, 4, 8, 16, 32 ou 64 instances.
Pour en savoir plus sur la liste des instances disponibles prises en charge par les plans de SageMaker formation, consultez[Types d'instances pris Régions AWS en charge et tarifs](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-supported-instances-and-regions).
L'exemple suivant utilise une AWS CLI commande pour demander des offres de plan de formation avec un type d'instance, un nombre et des informations temporelles spécifiés.
```
# 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"
```
Ce document JSON est un exemple de réponse provenant de l'API des plans de SageMaker formation. Cette réponse fournit des informations sur plusieurs offres de plans d’entraînement disponibles qui répondent aux exigences de capacité spécifiées. Il comprend trois offres distinctes avec des durées, des frais initiaux et des start/end durées variables, qui utilisent toutes le même type d'instance et ciblent les tâches de formation.
```
{
"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"
}
]
}
]
}
```
Voici un exemple de commande expliquant comment utiliser le AWS CLI pour rechercher des offres de plans de formation qui incluent 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"
}
]
}
]
}
```
Les sections suivantes définissent les paramètres de demande d’entrée obligatoires et facultatifs pour l’opération d’API `SearchTrainingPlanOfferings`.
## Paramètres requis
Lorsque vous appelez l’API [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_SearchTrainingPlanOfferings.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_SearchTrainingPlanOfferings.html) pour répertorier les offres de plans d’entraînement qui répondent à vos exigences, vous devez fournir les valeurs suivantes :
+ `TargetResources` : les ressources cibles (`training-job` ou `hyperpod-cluster`) pour lesquelles le plan sera utilisé. La valeur par défaut est `training-job`. Les plans d’entraînement sont spécifiques à la ressource cible.
+ Un plan de formation conçu pour des tâches de SageMaker formation ne peut être utilisé que pour planifier et exécuter des tâches de formation.
+ Un plan de formation pour les HyperPod clusters peut être utilisé exclusivement pour fournir des ressources de calcul au groupe d'instances d'un cluster.
+ `InstanceType` : type d’instance à provisionner. `InstanceType` doit être d’un type pris en charge.
Pour en savoir plus sur la liste des instances disponibles prises en charge par les plans de SageMaker formation, consultez[Types d'instances pris Régions AWS en charge et tarifs](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-supported-instances-and-regions).
+ `InstanceCount` : nombre d’instances à provisionner. Si le nombre d’instances est supérieur à 1, il doit être une puissance de 2.
+ `DurationHour` : durée totale du plan que vous avez demandé en heures. La valeur de `DurationHour` est arrondie au multiple de 24 le plus proche.
## Paramètres facultatifs
Les sections suivantes fournissent des détails sur certains paramètres facultatifs que vous pouvez transmettre à votre demande d’API `SearchTrainingPlanOfferings`.
+ `StartTimeAfter` : spécifiez l’horaire de début demandé du plan. `StartTimeAfter` doit être un élément `timestamp` ou une valeur `ISO 8601 date/time` dans le futur.
+ `EndTimeBefore` : spécifiez l’horaire de fin demandé du plan dans un élément `timestamp` ou un format `ISO 8601 date/time`. `EndTimeBefore` doit être au moins 24 heures après l’horaire de début.
+ `UltraServerType`: Spécifiez le type UltraServer à rechercher. Pour plus d'informations sur UltraServers, voir[UltraServers en SageMaker IA](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-ultraservers).
+ `UltraServerCount`: Spécifiez le nombre de UltraServers à rechercher.
# Réservation du meilleur plan d’entraînement
Après avoir examiné les offres de plans d’entraînement disponibles qui répondent le mieux à vos exigences, vous pouvez réserver un plan spécifique en appelant l’opération d’API [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html). Une fois créé, le plan entre initialement dans un état `Pending` et y reste jusqu’à ce que le processus de réservation soit terminé. La réponse à l’appel d’API renvoie un Amazon Resource Name (ARN) de plan d’entraînement. Notez cet ARN à des fins ultérieures de suivi et de surveillance. La réservation du plan d’entraînement est effectuée de manière asynchrone dans le système dorsal. Le paiement du montant total est automatiquement collecté dans le cadre du processus de réalisation. Une fois que la transaction de paiement est terminée et que les capacités réservées demandées sont sécurisées, le plan d’entraînement passe à l’état `Scheduled` et est prêt pour la planification.
**Important**
Les plans d’entraînement ne peuvent pas être modifiés une fois achetés.
Les plans de formation ne peuvent pas être partagés entre AWS comptes ou au sein de votre AWS organisation.
L'exemple suivant utilise la AWS CLI commande an pour demander un plan d'entraînement spécifique, en transmettant l'ID du plan en tant que paramètre.
```
aws sagemaker create-training-plan \
--training-plan-offering-id "tpo-SHA-256-hash-value" \
--training-plan-name "name" \
```
Ce document JSON est un exemple de réponse provenant de l'API des plans de SageMaker formation. La réponse contient l’Amazon Resource Name (ARN) du plan d’entraînement qui a été créé avec succès.
**Note**
Le plan d’entraînement conserve le statut `Pending` jusqu’à ce que le processus de réalisation soit terminé.
```
{
"TrainingPlanArn":"arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789123:training-plan/large-models-fine-tuning"
}
```
Les sections suivantes définissent les paramètres de demande d’entrée obligatoires et facultatifs pour l’opération d’API [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html).
## Paramètres requis
Lorsque vous appelez l’API [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html) pour réserver un plan d’entraînement particulier, vous devez fournir les valeurs suivantes :
+ `TrainingPlanOfferingId` : ID du plan que vous choisissez. Vous pouvez extraire l’ID d’une offre de plan dans la réponse de votre appel d’API `SearchTrainingPlanOfferings`. Son format doit commencer par `pto-*`.
+ `TrainingPlanName` : nom du plan que vous créez.
# Liste des plans d’entraînement
Vous pouvez répertorier tous les plans de formation créés dans votre AWS compte et dans votre région en appelant l'[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ListTrainingPlans.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ListTrainingPlans.html)API.
L'exemple suivant utilise une AWS CLI commande pour récupérer la liste de vos plans d'entraînement.
```
aws sagemaker list-training-plans \
--start-time-after "2024-09-26T00:00:01.000Z"
```
Ce document JSON est un exemple de réponse provenant de l'API des plans de SageMaker formation. La réponse fournit des détails sur un plan d’entraînement qui a été créé et réservé avec succès.
```
{
"[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"
}
]
}
```
Les sections suivantes fournissent des détails sur certains paramètres facultatifs que vous pouvez transmettre à votre demande d’API `ListTrainingPlans`.
## Paramètres facultatifs
Les sections suivantes fournissent des détails sur certains paramètres facultatifs que vous pouvez transmettre à votre demande d’API `ListTrainingPlans`.
+ `StartTimeAfter` : horaire de début de la plage de temps réelle des plans répertoriés, spécifié en tant qu’élément `timestamp` ou `ISO 8601 date/time`.
+ `StartTimeBefore` : horaire de fin de la plage de temps réelle des plans répertoriés, spécifié en tant qu’élément `timestamp` ou `ISO 8601 date/time`.
+ `Filters`: Critères utilisés pour filtrer les résultats, avec jusqu'à 5 paires nom-valeur où « Nom » est le nom d'un champ de a [TrainingPlanSummary](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_TrainingPlanSummary.html)et « Valeur » est la valeur à prendre en compte pour le filtre. Par exemple `Name=Status,Value=Active`.
L'exemple suivant utilise une AWS CLI commande pour récupérer votre liste de plans d'entraînement, en utilisant certains des paramètres facultatifs décrits ci-dessus.
```
aws sagemaker list-training-plans --max-results 10 --sort-by StartTime --sort-order Descending --start-time-after 13000000 --filters Name=Status,Value=Active
```
# Visualisation des détails d’un plan d’entraînement
Pour surveiller le statut ou extraire les détails d’un plan d’entraînement, vous pouvez utiliser l’API [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeTrainingPlan.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeTrainingPlan.html). La réponse de l’API inclut un champ `Status`, qui reflète l’état actuel du plan d’entraînement :
+ Si l’achat du plan échoue, le statut est défini sur `Failed`.
+ Une fois le paiement effectué, le statut passe de `Pending` à `Scheduled`, en fonction de la date de début du plan.
+ Lorsque le plan atteint sa date de début, le statut passe à `Active`.
+ Pour les plans comportant plusieurs capacités réservées discontinues, le statut redevient `Scheduled` entre les périodes actives, jusqu’à la date de début de la capacité réservée suivante.
+ Après la date de fin du plan, le statut devient `Expired`.
Une fois le statut atteint`Scheduled`, vous pouvez utiliser la capacité réservée dans le plan pour vos tâches de SageMaker formation ou vos charges de travail en HyperPod cluster.
**Note**
Les tâches d’entraînement associées au plan conservent le statut `Pending` jusqu’à ce que le plan devienne `Active`.
Pour les HyperPod clusters utilisant un plan de formation pour la capacité de calcul, le statut du groupe d'instances apparaît tel qu'il `InService` a été créé.
L'exemple suivant utilise une AWS CLI commande pour récupérer les détails d'un plan d'entraînement par son nom.
```
aws sagemaker describe-training-plan \
--training-plan-name "name"
```
Ce document JSON est un exemple de réponse provenant de l'API des plans de SageMaker formation. Cette réponse fournit des détails sur un plan d’entraînement qui a été créé avec succès.
```
{
"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"
}
```
La section suivante définit le paramètre de demande d’entrée obligatoire pour l’opération d’API `DescribeTrainingPlan`.
## Paramètres requis
+ `TrainingPlanName` : nom du plan d’entraînement que vous voulez décrire.