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# Créez un SageMaker HyperPod cluster sur les plans de formation à l'aide de l' SageMaker API, ou AWS CLI
<a name="use-training-plan-for-hyperpod-creation-using-api-cli-sdk"></a>

Pour utiliser des plans de SageMaker formation pour votre SageMaker HyperPod cluster Amazon, spécifiez l'ARN du plan de formation que vous souhaitez utiliser dans le [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ClusterInstanceGroupSpecification.html#sagemaker-Type-ClusterInstanceGroupSpecification-TrainingPlanArn](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ClusterInstanceGroupSpecification.html#sagemaker-Type-ClusterInstanceGroupSpecification-TrainingPlanArn)paramètre de [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ClusterInstanceGroupSpecification.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ClusterInstanceGroupSpecification.html)lorsque vous appelez l'opération [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateCluster.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateCluster.html)d'API. 

Assurez-vous que le sous-réseau associé à l’AZ désignée de votre plan est inclus dans l’élément `VPCConfig` de la configuration de votre cluster. Vous pouvez récupérer le contenu `AvailabilityZone` d'un plan de formation en réponse à un appel d'[``DescribeTrainingPlan](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeTrainingPlan.html)API.

L'exemple suivant montre comment créer un nouveau SageMaker HyperPod cluster et fournir à un groupe d'instances un plan de formation dans l'`--instance-groups`attribut de la `create-cluster` AWS CLI commande. 

```
# Create a cluster         
aws sagemaker create-cluster \
  --cluster-name cluster-name \
  --instance-groups '[ \
        { \
            "InstanceCount": 1,\
            "InstanceGroupName": "controller-nodes",\
            "InstanceType": "ml.t3.xlarge",\
            "LifeCycleConfig": {"SourceS3Uri": source_s3_uri, "OnCreate": "on_create.sh"},\
            "ExecutionRole": "arn:aws:iam::customer_account_id:role/execution_role",\
            "ThreadsPerCore": 1,\
        },\
        { \
            "InstanceCount": 2, \
            "InstanceGroupName": "worker-nodes",\
            "InstanceType": "p4d.24xlarge",\
            "LifeCycleConfig": {"SourceS3Uri": source_s3_uri, "OnCreate": "on_create.sh"},\
            "ExecutionRole": "arn:aws:iam::customer_account_id}:role/execution_role}",\
            "ThreadsPerCore": 1,\
            "TrainingPlanArn": training_plan_arn,\
        }]'
```

Pour plus d'informations sur la création d'un HyperPod cluster à l'aide du AWS CLI, consultez [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sagemaker/create-cluster.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sagemaker/create-cluster.html).

Après avoir créé le cluster, vous pouvez vérifier que la capacité de votre groupe d’instances a été correctement attribuée dans le plan d’entraînement en appelant l’API `DescribeCluster`.

```
aws sagemaker describe-cluster --cluster-name cluster-name
```