翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 # Studio の HyperPod タブ Amazon SageMaker Studio では、**[HyperPod クラスター]** (**[コンピューティング]** の下) のいずれかのクラスターに移動し、クラスター一覧を表示できます。表示されるクラスターには、タスク、ハードウェアメトリクス、設定、メタデータの詳細などの情報が含まれています。この可視性は、チームが事前トレーニングまたはファインチューニングワークロードに適した候補を特定するのに役立ちます。以下のセクションでは、各タイプの情報について説明します。 ## タスク Amazon SageMaker HyperPod は、クラスタータスクのビューを提供します。タスクは、クラスターに送信されるオペレーションまたはジョブです。これらは、トレーニング、実験の実行、推論などの機械学習オペレーションです。次のセクションでは、HyperPod クラスタータスクについて説明します。 Amazon SageMaker Studio では、**[HyperPod クラスター]** (**[コンピューティング]** の下) のいずれかのクラスターに移動し、クラスターの**タスク**情報を表示できます。タスクの表示に問題がある場合は、「[トラブルシューティング](sagemaker-hyperpod-studio-troubleshoot.md)」を参照してください。 タスクテーブルには以下が含まれます。 ------ #### [ For Slurm clusters ] Slurm クラスターの場合、現在 Slurm ジョブスケジューラキューにあるタスクがテーブルに表示されます。各タスクに表示される情報には、タスク名、ステータス、ジョブ ID、パーティション、実行時間、ノード、作成者、アクションなどがあります。 過去のジョブを一覧表示したり詳細を確認するには、JupyterLab または Code Editor ターミナルで [https://slurm.schedmd.com/sacct.html](https://slurm.schedmd.com/sacct.html) コマンドを使用します。`sacct` コマンドは、システム内で*終了*または*完了*したジョブに関する*履歴情報*を表示するために使用されます。メモリや終了ステータスなどのジョブリソースの使用状況などのアカウント情報を提供します。 デフォルトでは、すべての Studio ユーザーは、使用可能なすべての Slurm タスクを表示、管理、操作できます。表示可能なタスクを Studio ユーザーに制限するには、「[Studio for Slurm クラスターのタスクビューを制限する](sagemaker-hyperpod-studio-setup-slurm.md#sagemaker-hyperpod-studio-setup-slurm-restrict-tasks-view)」を参照してください。 ------ #### [ For Amazon EKS clusters ] Amazon EKS クラスターの場合、kubeflow (PyTorch、MPI、TensorFlow) タスクが表に表示されます。PyTorch タスクはデフォルトで表示されます。**[タスクタイプ]** では、PyTorch、MPI、TensorFlow を並べ替えできます。各タスクに表示される情報には、タスク名、ステータス、名前空間、優先クラス、作成時刻が含まれます。 デフォルトでは、すべてのユーザーはすべての名前空間にわたってジョブを表示できます。Studio ユーザーが利用できる表示可能な Kubernetes 名前空間を制限するには、「[Studio for EKS クラスターのタスクビューを制限する](sagemaker-hyperpod-studio-setup-eks.md#sagemaker-hyperpod-studio-setup-eks-restrict-tasks-view)」を参照してください。ユーザーがタスクを表示できず、名前空間を指定するように求められた場合は、管理者からその情報を取得する必要があります。 ------ ## メトリクス Amazon SageMaker HyperPod には、Slurm または Amazon EKS クラスターの使用率メトリクスが表示されます。次のセクションでは、HyperPod クラスターメトリクスについて説明します。 以下のメトリクスを表示するには、Amazon EKS アドオンをインストールする必要があります。詳細については、「[Amazon CloudWatch オブザーバビリティ EKS アドオンをインストールする](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Container-Insights-setup-EKS-addon.html)」を参照してください。 Amazon SageMaker Studio では、**[HyperPod クラスター]** (**[コンピューティング]** の下) のいずれかのクラスターに移動し、クラスターの**メトリクス**詳細を表示できます。メトリクスでは、ハードウェア、チーム、タスクのメトリクスを含むクラスター使用率メト​​リクスの包括的なビューが提供されます。これには、コンピューティングの可用性と使用状況、チームの割り当てと使用率、タスクの実行と待機時間の情報などがあります。 ## 設定 Amazon SageMaker HyperPod は、クラスターの設定のビューを提供します。以下は、HyperPod クラスター設定に関する情報です。 Amazon SageMaker Studio では、**[HyperPod クラスター]** (**[コンピューティング]** の下) のいずれかのクラスターに移動し、クラスターの**設定**情報を表示できます。含まれる情報は、以下のとおりです。 + **インスタンス** ID、ステータス、インスタンスタイプ、インスタンスグループなどのインスタンスの詳細 + **インスタンスグループ**名、タイプ、カウント、コンピューティング情報など、インスタンスグループの詳細 + **オーケストレーター、バージョン、認証機関などのオーケストレーション**の詳細 + **クラスターの耐障害性**の詳細 + サブネットや**セキュリティ**グループなどのセキュリティの詳細 ## IDE とノートブック Amazon SageMaker HyperPod は、クラスターで実行されている開発スペースのビューを提供します。スペースは、HyperPod EKS クラスターで JupyterLab または Code Editor IDEsを直接実行するための自己完結型環境です。Studio から直接スペースを作成、設定、開始、停止、開くことができます。 Amazon SageMaker Studio で、**HyperPod クラスター (コンピューティングの下) のクラスター**のいずれかに移動し、**IDE とノートブック**タブを選択します。 **** Studio で利用できる主な機能は次のとおりです。 + ガイド付きフォームを使用して、設定可能なコンピューティング、ストレージ、イメージ設定でスペースを作成します。 + 名前、アプリケーションタイプ、ステータス、アクセスタイプ、ストレージ、GPU、vCPU の割り当てを示す検索可能なテーブル内のすべてのスペースを表示します。 + ワンクリックでスペースを開始および停止し、コンピューティングコストを管理します。 + ブラウザ (JupyterLab またはコードエディタ) でスペースを直接開くか、リモート IDE 経由で接続します。詳細については、「[SageMaker Spaces へのリモートアクセス](vscode-access.md)」を参照してください。 + 不要になったスペースを削除します。 + 名前空間を選択して、リソースクォータとガバナンス設定を使用してチームごとにスペースを整理します。 + チーム間で一貫したスペース設定のテンプレートを適用します。 ドメインの作成については、「[Amazon SageMaker AI のセットアップガイド](gs.md)」を参照してください。 ### 前提条件 + HyperPod アドオンをクラスターにインストールします。詳細については、「[SageMaker AI Spaces アドオンをインストールする](operator-install.md)」を参照してください。 + Studio で使用するクラスターを設定します。詳細については、「[Studio での Amazon EKS クラスターの設定](sagemaker-hyperpod-studio-setup-eks.md)」を参照してください。 + 同じ実行ロールを持つユーザー間でプライベートスペースを有効にするには、 `ExecutionRoleSessionNameMode`フラグが に設定されていることを確認する必要があります`USER_IDENTITY`。HyperPod Spaces 機能を使用すると、スペース内で使用されるユーザー名は Studio 認証コンテキストから自動的に取得されるため、ユーザーは追加のサインインを必要とせずに Studio スペースと HyperPod Spaces 間で一貫した ID を持つことができます。 IAM 認証モードで設定された Studio ドメインの場合、Spaces ユーザー名は IAM ロールセッション名から取得されます。これは、 AWS マネジメントコンソールまたは署名付き Studio URL を使用して Studio を起動するために使用される IAM セッションに対応します。IAM Identity Center 認証モードで設定された Studio ドメインの場合、Spaces ユーザー名はサニタイズされた認証済み IAM Identity Center ユーザー名です。 これは新しいドメインではデフォルトで設定され、古いドメインでは上書きできます。この設定は、ユーザープロファイルごとに上書きすることもできます。詳細については、「[実行ロールセッション名モード](execution-roles-and-spaces.md#sagemaker-execution-role-session-name)」を参照してください。 ### 仕組み アドオンがインストールされ、アクセスが設定されたら、Studio で HyperPod クラスターに移動し、**IDE とノートブック**タブを選択してスペース管理インターフェイスを表示します。 #### スペースを作成する 新しいスペースを作成するには、**スペースの作成**を選択します。作成フォームでは、以下を設定できます。 + **名前空間**: リソースクォータとガバナンス設定を使用してチーム名前空間を選択します。これにより、使用可能なコンピューティング割り当てが決まります。 + **スペース設定:** + **テンプレート**: デフォルト設定を適用する事前設定されたテンプレート (JupyterLab やコードエディタなど) を選択します。 + **コンピューティング**: GPU、vCPUs、メモリをきめ細かく制御できる GPUs 設定と CPU 設定を選択します。 + **GPU パーティション**: 小数 GPU が有効になっている場合は、ワークスペースに使用するパーティションを選択できます。 + **イメージ**: 使用可能なコンテナイメージまたは管理者が設定したカスタムイメージから選択します。 + **EBS スペースストレージ**: ノートブックとデータの永続的ストレージを設定します。 + **タスクガバナンス**: 名前空間で有効にすると、スペースは HyperPod タスクガバナンスと統合され、リソース管理と優先度スケジューリングが可能になります。詳細については、「[HyperPod のインタラクティブスペースのタスクガバナンス](task-governance.md)」を参照してください。 #### スペースの管理 スペーステーブルには、ステータスやリソースの割り当てなど、すべての環境の統合ビューが表示されます。 Actions ****列から、次のことができます。 + EBS ストレージにデータを保存しながら、実行中の領域を停止してコンピューティングリソースを解放します。 + ブラウザでスペースを開き、JupyterLab または Code Editor ウェブインターフェイスを起動します。 + リモート IDE を使用して接続します。詳細については、「[SageMaker Spaces へのリモートアクセス](vscode-access.md)」を参照してください。 #### スペースへの接続 スペースは 2 つの接続方法をサポートしています。 **ウェブ UI アクセス** スペーステーブルから**開く** を選択して、ブラウザで IDE を直接起動します。これにより、HyperPod クラスターでホストされている完全に機能する JupyterLab または Code Editor インターフェイスが開きます。ウェブブラウザ以外のローカルソフトウェアのインストールは必要ありません。これは、迅速な反復、ノートブックベースの探索、共同作業に最適です。クラスターでウェブ UI アクセスを有効にするには、「」を参照してください[ウェブブラウザアクセス](browser-access.md)。 **リモート IDE 接続** スペーステーブルから**リモート IDE で開く** を選択して、ローカル IDE を HyperPod で実行されているスペースに接続します。これにより、SSH キーの管理やポート 22 の公開を必要とせずに、安全な接続が提供されます。HyperPod クラスターコンピューティングでコードを実行すると、ローカル開発環境を最大限に活用できます。詳細については、「[SageMaker Spaces へのリモートアクセス](vscode-access.md)」を参照してください。 ## 詳細 Amazon SageMaker HyperPod は、クラスターのメタデータの詳細ビューを提供します。次の段落では、HyperPod クラスターの詳細を取得する方法について説明します。 Amazon SageMaker Studio では、**[HyperPod クラスター]** (**[コンピューティング]** の下) のいずれかのクラスターに移動し、クラスターの**詳細**を表示できます。これには、タグ、ログ、メタデータなどがあります。