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# SageMaker HyperPod クラスター上のジョブ
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以下のトピックでは、プロビジョニングされた SageMaker HyperPod クラスターでコンピューティングノードにアクセスし、ML ワークロードを実行する手順と例を示します。HyperPod クラスターで環境を設定する方法に応じて、HyperPod クラスターで ML ワークロードを実行する方法は多数あります。HyperPod クラスターで ML ワークロードを実行する例も、[Awsome Distributed Training GitHub リポジトリ](https://github.com/aws-samples/awsome-distributed-training/)に用意されています。以下のトピックでは、プロビジョニングされた HyperPod クラスターにログインし、サンプル ML ワークロードの実行を開始する方法について説明します。

**ヒント**  
実用的な例と解決策については、[SageMaker HyperPod ワークショップ](https://catalog.workshops.aws/sagemaker-hyperpod)も参照してください。

**Topics**
+ [SageMaker HyperPod クラスターノードへのアクセス](sagemaker-hyperpod-run-jobs-slurm-access-nodes.md)
+ [SageMaker HyperPod クラスターで Slurm ジョブをスケジュールする](sagemaker-hyperpod-run-jobs-slurm-schedule-slurm-job.md)
+ [HyperPod の Slurm コンピューティングノードでの Docker コンテナの実行](sagemaker-hyperpod-run-jobs-slurm-docker.md)
+ [HyperPod で Slurm を使用して分散トレーニングワークロードを実行する](sagemaker-hyperpod-run-jobs-slurm-distributed-training-workload.md)