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# Lavori su SageMaker HyperPod cluster
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I seguenti argomenti forniscono procedure ed esempi di accesso ai nodi di calcolo e di esecuzione di carichi di lavoro ML su cluster predisposti. SageMaker HyperPod A seconda di come è stato configurato l'ambiente sul HyperPod cluster, esistono molti modi per eseguire carichi di lavoro ML sui cluster. HyperPod Esempi di esecuzione di carichi di lavoro ML su HyperPod cluster sono disponibili anche nell'archivio Awsome [Distributed](https://github.com/aws-samples/awsome-distributed-training/) Training. GitHub I seguenti argomenti illustrano come accedere ai HyperPod cluster predisposti e come iniziare a eseguire esempi di carichi di lavoro ML.

**Suggerimento**  
[Per trovare esempi e soluzioni pratiche, consulta anche il workshop. SageMaker HyperPod](https://catalog.workshops.aws/sagemaker-hyperpod)

**Topics**
+ [Accesso ai nodi SageMaker HyperPod del cluster](sagemaker-hyperpod-run-jobs-slurm-access-nodes.md)
+ [Pianificazione di un job Slurm su un cluster SageMaker HyperPod](sagemaker-hyperpod-run-jobs-slurm-schedule-slurm-job.md)
+ [Esecuzione di contenitori Docker su un nodo di calcolo Slurm su HyperPod](sagemaker-hyperpod-run-jobs-slurm-docker.md)
+ [Esecuzione di carichi di lavoro di formazione distribuiti con Slurm on HyperPod](sagemaker-hyperpod-run-jobs-slurm-distributed-training-workload.md)