Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Pembuatan rencana pelatihan
Untuk mencadangkan kapasitas komputasi menggunakan kemampuan rencana SageMaker pelatihan, ikuti langkah-langkah berikut:
1. **Identifikasi sumber daya target Anda:** Mulailah dengan menentukan apakah Anda memerlukan kapasitas untuk pekerjaan SageMaker pelatihan atau SageMaker HyperPod cluster.
1. **Tentukan persyaratan kapasitas Anda:** Tentukan kebutuhan kapasitas Anda secara rinci. Ini termasuk memilih jenis instans yang sesuai untuk beban kerja Anda, menentukan jumlah instans yang diperlukan, dan menentukan durasi penggunaan. Untuk informasi tentang jenis instans yang didukung dalam opsi tertentu Wilayah AWS, durasi, dan kuantitas, lihat[Jenis instans yang didukung Wilayah AWS,, dan harga](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-supported-instances-and-regions).
1. **Cari penawaran rencana pelatihan yang tersedia:** Setelah Anda menentukan persyaratan Anda, gunakan fungsi pencarian rencana SageMaker pelatihan untuk menemukan penawaran rencana pelatihan yang tersedia di satu atau beberapa segmen. Setiap penawaran mencakup detail seperti waktu mulai, zona ketersediaan khusus untuk Kapasitas Cadangan, dan harga paket. Tinjau penawaran ini, dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti efektivitas biaya, preferensi geografis, dan keselarasan dengan kebutuhan yang Anda tentukan.
Jika tidak ada paket yang sesuai, sesuaikan kriteria pencarian Anda dan cari serangkaian penawaran baru.
1. **Buat rencana pelatihan berdasarkan penawaran yang sesuai: Setelah mengidentifikasi penawaran** yang sesuai, lanjutkan untuk membuat rencana pelatihan Anda. Proses ini melibatkan pemilihan penawaran yang Anda pilih dan memulai reservasi.
+ Reservasi rencana pelatihan membuat faktur.
+ Pembayaran untuk jumlah total dikumpulkan sebagai bagian dari proses pemenuhan. Setelah pembayaran selesai, rencana siap untuk menjadwalkan pekerjaan SageMaker pelatihan Anda atau membuat HyperPod cluster.
Untuk mempelajari tentang cara menggunakan rencana pelatihan untuk pekerjaan SageMaker pelatihan Anda, lihat[Rencana pelatihan pemanfaatan untuk pekerjaan SageMaker pelatihan](training-plan-utilization-for-training-jobs.md).
Untuk mempelajari tentang cara menggunakan rencana pelatihan untuk HyperPod cluster Anda, lihat[Rencana pelatihan pemanfaatan untuk cluster Amazon SageMaker HyperPod](training-plan-utilization-for-hyperpod.md).
Anda dapat membuat rencana pelatihan menggunakan konsol SageMaker AI atau metode terprogram. Konsol SageMaker AI menawarkan antarmuka grafis visual dengan tampilan komprehensif opsi Anda, sementara pembuatan terprogram dapat dilakukan menggunakan AWS CLI atau SageMaker SDKs berinteraksi langsung dengan API rencana pelatihan.
Untuk instruksi step-by-step konsol dan referensi API terperinci, lihat bagian masing-masing dalam dokumentasi ini.
**Topics**
+ [SageMaker pembuatan rencana pelatihan menggunakan konsol SageMaker AI](training-plan-creation-using-console.md)
+ [SageMaker pembuatan rencana pelatihan menggunakan SageMaker API, atau AWS CLI](training-plan-creation-using-api-cli-sdk.md)
# SageMaker pembuatan rencana pelatihan menggunakan konsol SageMaker AI
SageMaker Rencana pelatihan menawarkan cara mudah untuk membuat rencana pelatihan melalui UI konsol SageMaker AI, memungkinkan pengguna untuk dengan mudah menjadwalkan sumber daya pelatihan pembelajaran mesin mereka. Panduan ini memandu Anda melalui proses pembuatan rencana pelatihan untuk pekerjaan SageMaker pelatihan dan SageMaker HyperPod cluster menggunakan konsol SageMaker AI. Dengan mengikuti langkah-langkah ini, Anda akan mencari penawaran rencana pelatihan, meninjau opsi yang tersedia, dan membeli paket yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda.
Untuk membuat rencana pelatihan secara visual menggunakan UI:
1. Mulailah dengan menavigasi ke konsol SageMaker AI di. [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/)
1. Pilih **Rencana Pelatihan** di menu panel kiri.
1. Dari sana, pilih tombol **Buat rencana pelatihan** di area konten utama untuk memulai proses pengaturan jadwal pelatihan khusus Anda.
![\[SageMaker Konsol AI yang menampilkan halaman rencana pelatihan. Antarmuka menampilkan informasi tentang cara kerja rencana pelatihan, termasuk langkah-langkah untuk meminta, memantau, dan menggunakan rencana. Panel navigasi kiri menyoroti opsi “Rencana Pelatihan”, dan tombol “Buat rencana pelatihan” terlihat di area konten utama.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-console.png)
Selanjutnya, cari penawaran paket yang sesuai dengan persyaratan komputasi Anda.
**Topics**
+ [Cari penawaran rencana pelatihan](search-training-plan-offerings.md)
+ [Pesan rencana pelatihan terbaik](choose-best-training-plan.md)
+ [Daftar rencana pelatihan](list-training-plans.md)
+ [Lihat detail rencana pelatihan](training-plan-details.md)
# Cari penawaran rencana pelatihan
Setelah Anda memilih **Rencana Pelatihan** di panel kiri konsol SageMaker AI, lalu **Buat rencana pelatihan**, formulir **Temukan rencana pelatihan** akan terbuka. Formulir ini memungkinkan Anda untuk menentukan persyaratan Anda dan mencari penawaran rencana pelatihan yang sesuai.
Ikuti langkah-langkah ini untuk melengkapi formulir:
1. Identifikasi **Target** Anda: Rencana pelatihan khusus untuk sumber daya target mereka. Tentukan apakah Anda ingin menggunakan rencana untuk menjalankan pekerjaan SageMaker pelatihan atau SageMaker HyperPod cluster.
1. Untuk **jenis Compute**, Anda dapat memilih antara **Instance** atau **UltraServer**. UltraServers menghubungkan beberapa instans Amazon EC2 menggunakan interkoneksi akselerator bandwidth tinggi latensi rendah. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Amazon EC2 UltraServers](https://aws.amazon.com/ec2/ultraservers/). Untuk mempelajari tentang bagaimana Anda dapat menggunakan UltraServers SageMaker AI, lihat[UltraServers di SageMaker AI](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-ultraservers).
1. Pilih **jenis Instance** dan **jumlah Instance** yang Anda inginkan: Untuk jenis instans yang tersedia dalam opsi tertentu Wilayah AWS, durasi, dan kuantitas, lihat[Jenis instans yang didukung Wilayah AWS,, dan harga](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-supported-instances-and-regions).
1. Tentukan parameter waktu Anda: Pilih tanggal mulai dan akhir yang Anda inginkan, dan tentukan durasi paket dalam jendela ini.
1. Pilih **Temukan rencana pelatihan**.
![\[SageMaker Konsol AI yang menampilkan halaman penawaran rencana pelatihan Penelusuran. Antarmuka menampilkan opsi untuk memilih sumber daya target untuk rencana (Training job atau HyperPod cluster), menentukan jenis dan hitungan instans, menetapkan tanggal mulai dan berakhir, dan durasi input. Tombol Temukan rencana pelatihan terlihat di bagian bawah formulir.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-search-training-plan-offerings.png)
SageMaker rencana pelatihan mencari penawaran yang sesuai dengan kebutuhan kapasitas Anda. Ketika kecocokan ditemukan dalam kerangka waktu yang ditentukan, mereka muncul di bagian bawah halaman. Setiap penawaran rencana pelatihan mencakup rincian berikut:
+ Total durasi paket
+ Tanggal mulai dan berakhir
+ Total harga dimuka:
Arahkan kursor ke harga untuk melihat rincian tarif per jam instans, jumlah instans, dan total jam
+ Jumlah total segmen rencana
Mengklik tautan detail segmen akan membuka tampilan modal dengan detail spesifik segmen:
+ Durasi
+ Tanggal mulai dan berakhir
+ Zona ketersediaan
![\[SageMaker Konsol AI yang menampilkan halaman penawaran rencana pelatihan Penelusuran dengan bidang input untuk persyaratan paket dan bagian Paket yang tersedia menampilkan detail dari tiga paket yang ditemukan dengan durasi, harga, dan status ketersediaan yang bervariasi.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-available-offerings.png)
Jika tidak ditemukan rencana yang sesuai atau paket yang tersedia tidak memenuhi kebutuhan Anda, sesuaikan kriteria pencarian Anda dengan memodifikasi parameter dalam formulir **Persyaratan rencana pelatihan**. Setelah Anda menemukan penawaran yang sesuai, pilih dan pilih **Berikutnya** untuk melanjutkan ke halaman reservasi paket. Di halaman ini, Anda dapat memberi nama paket Anda, lalu meninjau dan mengonfirmasi pilihan Anda sebelum menyelesaikan reservasi Anda.
**catatan**
Paket yang ditandai `Immediately available` akan dimulai dalam 30 menit, asalkan pembayaran selesai tidak kurang dari 5 menit sebelum waktu mulai yang dijadwalkan.
# Pesan rencana pelatihan terbaik
Pencarian rencana pelatihan telah mengembalikan penawaran yang sesuai dengan kebutuhan kapasitas dan anggaran Anda.
1. Masukkan nama untuk paket Anda dan kemudian pilih **Berikutnya**.
1. Tinjau dan **Kirim** pesanan pembelian Anda.
**penting**
Rencana pelatihan tidak dapat dimodifikasi setelah dibeli.
Rencana pelatihan tidak dapat dibagikan di seluruh AWS akun atau di dalam AWS Organisasi Anda.
Setelah mengirimkan pesanan Anda
+ Rencana pelatihan awalnya muncul seperti `Pending` dalam daftar rencana pelatihan Anda.
+ Faktur dibuat secara otomatis setelah penerimaan pesanan.
+ Total pembayaran dikumpulkan selama proses pemenuhan.
+ Setelah pembayaran berhasil diproses, status paket berubah menjadi `Scheduled` dan paket menjadi tersedia untuk digunakan.
![\[SageMaker Konsol AI yang menampilkan halaman “Tinjau dan beli” untuk rencana pelatihan. Halaman ini menampilkan detail rencana pelatihan, informasi segmen, harga, nama paket, dan tag. Opsi untuk mengedit, membatalkan, kembali, atau membuat paket tersedia.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-review-and-purchase-training-plan.png)
# Daftar rencana pelatihan
Untuk melihat rencana pelatihan Anda:
1. Arahkan ke konsol SageMaker AI di [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
1. Pilih **Rencana Pelatihan** di menu panel kiri. Ini menampilkan daftar semua rencana pelatihan Anda, termasuk nama, status, jenis sumber daya target, dan detail kunci lainnya.
Setelah membeli paket, Anda diarahkan ke daftar ini. Paket yang baru dibuat muncul dengan `Pending` status hingga pembayaran selesai. Status biasanya diperbarui dalam beberapa menit setelah pemrosesan pembayaran.
![\[SageMaker Konsol AI yang menampilkan daftar halaman rencana pelatihan. Halaman ini menyertakan tabel yang mencantumkan rencana pelatihan dengan detail seperti nama, status, total instance, instance yang sedang digunakan, zona, tanggal mulai, dan tanggal akhir. Tombol untuk membuat rencana pelatihan baru terlihat.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-list-training-plans.png)
# Lihat detail rencana pelatihan
Dari daftar rencana pelatihan, ikuti nama rencana untuk melihat detailnya. Secara khusus, Anda dapat memeriksa penggunaan kapasitas Anda saat ini, dan daftar beban kerja Anda di halaman detail paket Anda.
Halaman detail menunjukkan:
+ Ikhtisar rencana pelatihan: Status, target, jenis instans, dan durasi.
+ Bagian yang dapat diperluas untuk detail segmen, harga, nama paket, dan tag.
+ Pemanfaatan kapasitas:
+ Total: Jumlah total instans yang dicadangkan dalam rencana pelatihan ini.
+ Digunakan: Jumlah instans yang saat ini digunakan dari rencana pelatihan ini.
+ Instans yang tersedia: Jumlah instans yang saat ini tersedia untuk digunakan dalam rencana pelatihan ini.
Di bagian bawah halaman, tautan memungkinkan Anda untuk melihat pekerjaan pelatihan atau daftar grup instans SageMaker HyperPod cluster yang terkait dengan rencana ini, tergantung pada sumber daya targetnya.
![\[SageMaker Halaman konsol AI menampilkan detail rencana pelatihan. Halaman ini menampilkan informasi rencana dasar, status, dan detail contoh. Di bawah ini adalah bagian yang dapat diperluas untuk detail tambahan. Di bagian bawah, bagian pemanfaatan kapasitas menunjukkan contoh total, sedang digunakan, dan tersedia untuk rencana tersebut.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-view-training-plan.png)
# SageMaker pembuatan rencana pelatihan menggunakan SageMaker API, atau AWS CLI
SageMaker rencana pelatihan mendukung pembuatan program rencana pelatihan melalui API-nya. Anda dapat berinteraksi dengan API rencana pelatihan menggunakan AWS CLI atau SageMaker SDKs.
SageMaker Tindakan API rencana pelatihan menyediakan alur kerja yang komprehensif untuk mengelola rencana pelatihan secara terprogram:
+ **`SearchTrainingPlanOfferings`:** Memungkinkan pengguna untuk menanyakan dan menemukan sumber daya komputasi yang tersedia dengan menentukan parameter seperti jenis instans, hitungan, dan jendela waktu yang diinginkan. API mengembalikan daftar peringkat penawaran rencana pelatihan yang paling sesuai dengan kebutuhan pengguna.
+ **`CreateTrainingPlan`:** Memungkinkan reservasi penawaran rencana pelatihan tertentu, mengubah kapasitas komputasi potensial menjadi kapasitas cadangan terjadwal dengan rencana pelatihan ARN yang unik.
+ **`ListTrainingPlans`:** Menyediakan metode untuk mengambil dan meninjau semua rencana pelatihan yang ada di AWS akun pengguna, dengan kemampuan penyaringan dan penyortiran opsional.
+ **`DescribeTrainingPlan`:** Menawarkan wawasan terperinci tentang rencana pelatihan tertentu, termasuk tahapan siklus hidupnya dari hingga ke`Pending`. `Active` `Expired`
+ **`ExtendTrainingPlan`:** Memperluas rencana pelatihan yang ada dengan membeli penawaran ekstensi. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perpanjangan rencana pelatihan](training-plan-extension.md).
+ **`DescribeTrainingPlanExtensionHistory`:** Mengambil riwayat ekstensi untuk rencana pelatihan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Perpanjangan rencana pelatihan](training-plan-extension.md).
**Topics**
+ [Cari penawaran rencana pelatihan](search-training-plan-offerings-api-cli-sdk.md)
+ [Pesan rencana pelatihan terbaik](choose-best-training-plan-using-api-cli-sdk.md)
+ [Daftar rencana pelatihan](list-training-plans-using-api-cli-sdk.md)
+ [Lihat detail rencana pelatihan](training-plan-details-using-api-cli-sdk.md)
# Cari penawaran rencana pelatihan
Untuk membuat rencana pelatihan, mulailah dengan memanggil operasi [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_SearchTrainingPlanOfferings.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_SearchTrainingPlanOfferings.html)API, meneruskan persyaratan paket Anda (seperti jenis instans, hitungan, dan jendela waktu yang diinginkan) sebagai parameter input. Rencana pelatihan khusus untuk sumber daya target mereka. Pastikan Anda menentukan sumber daya target mana yang akan digunakan untuk rencana (`training-job`atau`hyperpod-cluster`). API menampilkan daftar penawaran yang tersedia yang sesuai dengan kebutuhan Anda. Jika tidak ada penawaran yang cocok ditemukan, Anda mungkin perlu menyesuaikan kebutuhan Anda dan mencari lagi.
Panggilan API ini mengambil penawaran rencana pelatihan yang paling sesuai dengan kebutuhan kapasitas Anda. Setiap yang [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_TrainingPlanOffering.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_TrainingPlanOffering.html)dikembalikan dalam respons diidentifikasi oleh ID penawaran unik. Penawaran pertama dalam daftar mewakili kecocokan terbaik untuk kebutuhan Anda. Jika tidak ada rencana pelatihan yang sesuai tersedia dalam tanggal yang Anda tentukan, daftarnya kosong. Sesuaikan kriteria pencarian Anda dan cari serangkaian penawaran baru.
+ Durasi reservasi tersedia dalam kenaikan 1 hari dari 1 hingga 182 hari.
+ Opsi kuantitas instance reservasi adalah 1, 2, 4, 8, 16, 32 atau 64 instance.
Untuk mempelajari tentang daftar instans yang tersedia yang didukung oleh rencana SageMaker pelatihan, lihat[Jenis instans yang didukung Wilayah AWS,, dan harga](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-supported-instances-and-regions).
Contoh berikut menggunakan AWS CLI perintah untuk meminta penawaran rencana pelatihan dengan jenis instans tertentu, jumlah, dan informasi waktu.
```
# 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"
```
Dokumen JSON ini adalah contoh respons dari API rencana SageMaker pelatihan. Tanggapan tersebut memberikan informasi tentang beberapa penawaran rencana pelatihan yang tersedia yang sesuai dengan persyaratan kapasitas yang ditentukan. Ini mencakup tiga penawaran berbeda dengan durasi yang bervariasi, biaya di muka, dan start/end waktu, semuanya menggunakan jenis instans yang sama dan menargetkan pekerjaan pelatihan.
```
{
"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"
}
]
}
]
}
```
Berikut ini adalah contoh perintah tentang cara menggunakan AWS CLI untuk mencari penawaran rencana pelatihan yang mencakup. 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"
}
]
}
]
}
```
Bagian berikut menentukan parameter permintaan input wajib dan opsional untuk operasi `SearchTrainingPlanOfferings` API.
## Parameter yang diperlukan
Saat memanggil [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_SearchTrainingPlanOfferings.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_SearchTrainingPlanOfferings.html)API untuk mencantumkan penawaran rencana pelatihan yang memenuhi persyaratan Anda, Anda harus memberikan nilai berikut:
+ `TargetResources`: Sumber daya target (`training-job`atau`hyperpod-cluster`) yang rencananya akan digunakan. Nilai default-nya adalah `training-job`. Rencana pelatihan khusus untuk sumber daya target mereka.
+ Rencana pelatihan yang dirancang untuk pekerjaan SageMaker pelatihan hanya dapat digunakan untuk menjadwalkan dan menjalankan pekerjaan pelatihan.
+ Rencana pelatihan untuk HyperPod cluster dapat digunakan secara eksklusif untuk menyediakan sumber daya komputasi ke grup instance cluster.
+ `InstanceType`: Jenis contoh untuk ketentuan. `InstanceType`Harus dari tipe yang didukung.
Untuk mempelajari tentang daftar instans yang tersedia yang didukung oleh rencana SageMaker pelatihan, lihat[Jenis instans yang didukung Wilayah AWS,, dan harga](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-supported-instances-and-regions).
+ `InstanceCount`: Jumlah contoh untuk penyediaan. Jika jumlah instans lebih besar dari 1, itu harus menjadi kekuatan 2.
+ `DurationHour`: Total durasi paket yang Anda minta dalam jam. `DurationHour`Dibulatkan ke kelipatan terdekat dari 24.
## Parameter opsional
Bagian berikut memberikan detail tentang beberapa parameter opsional yang dapat Anda teruskan ke permintaan `SearchTrainingPlanOfferings` API Anda.
+ `StartTimeAfter`: Tentukan waktu mulai rencana yang diminta. Itu `StartTimeAfter` harus menjadi nilai `timestamp` atau `ISO 8601 date/time` nilai di masa depan.
+ `EndTimeBefore`: Tentukan waktu akhir rencana yang diminta dalam `ISO 8601 date/time` format `timestamp` atau format. `EndTimeBefore`Harus setidaknya 24 jam setelah waktu mulai.
+ `UltraServerType`: Tentukan jenis UltraServer yang akan dicari. Untuk informasi lebih lanjut tentang UltraServers, lihat[UltraServers di SageMaker AI](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-ultraservers).
+ `UltraServerCount`: Tentukan jumlah UltraServers yang akan dicari.
# Pesan rencana pelatihan terbaik
Setelah meninjau penawaran rencana pelatihan yang tersedia yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda, Anda dapat memesan paket tertentu dengan memanggil operasi API. [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html) Ketika dibuat, rencana awalnya memasuki `Pending` negara bagian dan tetap di sana sampai proses reservasi selesai. Respons terhadap panggilan API mengembalikan rencana pelatihan Amazon Resource Name (ARN). Catat ARN ini untuk tujuan pelacakan dan pemantauan di kemudian hari. Reservasi rencana pelatihan dipenuhi secara asinkron di backend. Pembayaran untuk jumlah total dikumpulkan secara otomatis sebagai bagian dari proses pemenuhan. Setelah transaksi pembayaran selesai dan kapasitas cadangan yang diminta diamankan, rencana pelatihan diatur ke `Scheduled` negara bagian, dan siap untuk penjadwalan.
**penting**
Rencana pelatihan tidak dapat dimodifikasi setelah dibeli.
Rencana pelatihan tidak dapat dibagikan di seluruh AWS akun atau di dalam AWS Organisasi Anda.
Contoh berikut menggunakan AWS CLI perintah untuk meminta rencana pelatihan tertentu, melewati ID rencana sebagai parameter.
```
aws sagemaker create-training-plan \
--training-plan-offering-id "tpo-SHA-256-hash-value" \
--training-plan-name "name" \
```
Dokumen JSON ini adalah contoh respons dari API rencana SageMaker pelatihan. Tanggapan tersebut berisi Nama Sumber Daya Amazon (ARN) dari rencana pelatihan yang telah berhasil dibuat.
**catatan**
Rencana pelatihan tetap dalam `Pending` status sampai proses pemenuhan selesai.
```
{
"TrainingPlanArn":"arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789123:training-plan/large-models-fine-tuning"
}
```
Bagian berikut menentukan parameter permintaan input wajib dan opsional untuk operasi [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html)API.
## Parameter yang diperlukan
Saat memanggil [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html)API untuk memesan rencana pelatihan tertentu, Anda harus memberikan nilai berikut:
+ `TrainingPlanOfferingId`: ID paket yang Anda pilih. Anda dapat mengambil ID penawaran paket dalam respons panggilan `SearchTrainingPlanOfferings` API Anda. Formatnya harus dimulai dengan`pto-*`.
+ `TrainingPlanName`: Nama rencana yang Anda buat.
# Daftar rencana pelatihan
Anda dapat membuat daftar semua rencana pelatihan yang telah dibuat di AWS akun dan Wilayah Anda dengan memanggil [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ListTrainingPlans.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ListTrainingPlans.html)API.
Contoh berikut menggunakan AWS CLI perintah untuk mengambil daftar rencana pelatihan Anda.
```
aws sagemaker list-training-plans \
--start-time-after "2024-09-26T00:00:01.000Z"
```
Dokumen JSON ini adalah contoh respons dari API rencana SageMaker pelatihan. Tanggapan tersebut memberikan rincian tentang satu rencana pelatihan yang telah berhasil dibuat dan dipesan.
```
{
"[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"
}
]
}
```
Bagian berikut memberikan rincian beberapa parameter opsional yang dapat Anda teruskan ke permintaan `ListTrainingPlans` API Anda.
## Parameter opsional
Bagian berikut memberikan detail tentang beberapa parameter opsional yang dapat Anda teruskan ke permintaan `ListTrainingPlans` API Anda.
+ `StartTimeAfter`: Waktu mulai dari rentang waktu aktual dari rencana yang terdaftar, ditentukan sebagai a `timestamp` atau`ISO 8601 date/time`.
+ `StartTimeBefore`: Waktu akhir dari rentang waktu aktual dari rencana yang terdaftar, ditentukan sebagai a `timestamp` atau`ISO 8601 date/time`.
+ `Filters`: Kriteria yang digunakan untuk memfilter hasil, dengan hingga 5 pasangan Nama-Nilai di mana “Nama” adalah nama bidang a [TrainingPlanSummary](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_TrainingPlanSummary.html)dan “Nilai” adalah nilai yang perlu dipertimbangkan untuk filter. Sebagai contoh, `Name=Status,Value=Active`.
Contoh berikut menggunakan AWS CLI perintah untuk mengambil daftar rencana pelatihan Anda, menggunakan beberapa parameter opsional yang dijelaskan di atas.
```
aws sagemaker list-training-plans --max-results 10 --sort-by StartTime --sort-order Descending --start-time-after 13000000 --filters Name=Status,Value=Active
```
# Lihat detail rencana pelatihan
Untuk memantau status atau mengambil detail rencana pelatihan, Anda dapat menggunakan [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeTrainingPlan.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeTrainingPlan.html)API. Respons API mencakup `Status` bidang, yang mencerminkan status rencana pelatihan saat ini:
+ Jika pembelian paket gagal, status diatur ke`Failed`.
+ Setelah pembayaran berhasil, status beralih dari `Pending` ke`Scheduled`, berdasarkan tanggal mulai rencana.
+ Ketika rencana mencapai tanggal mulai, status berubah menjadi`Active`.
+ Untuk rencana dengan beberapa kapasitas cadangan terputus-putus, status kembali ke `Scheduled` antara periode aktif, hingga tanggal mulai kapasitas cadangan berikutnya.
+ Setelah tanggal akhir rencana, statusnya menjadi`Expired`.
Setelah statusnya`Scheduled`, Anda dapat memanfaatkan kapasitas yang disediakan dalam rencana untuk pekerjaan SageMaker pelatihan atau beban kerja HyperPod cluster Anda.
**catatan**
Pekerjaan pelatihan yang terkait dengan rencana tetap dalam `Pending` status sampai rencana menjadi`Active`.
Untuk HyperPod klaster yang menggunakan rencana pelatihan untuk kapasitas komputasi, status grup instans muncul seperti `InService` sekali dibuat.
Contoh berikut menggunakan AWS CLI perintah untuk mengambil rincian rencana pelatihan dengan namanya.
```
aws sagemaker describe-training-plan \
--training-plan-name "name"
```
Dokumen JSON ini adalah contoh respons dari API rencana SageMaker pelatihan. Tanggapan ini memberikan rincian tentang rencana pelatihan yang telah berhasil dibuat.
```
{
"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"
}
```
Bagian berikut menentukan parameter permintaan input wajib untuk operasi `DescribeTrainingPlan` API.
## Parameter yang diperlukan
+ `TrainingPlanName`: Nama rencana pelatihan yang ingin Anda gambarkan.