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# AWS Batch SageMaker AI トレーニングジョブのサポート
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[AWS Batch ジョブキュー](https://docs.aws.amazon.com/batch/latest/userguide/job_queues.html)は、送信されたジョブをコンピューティングリソースで実行する前に保存し、優先順位を付けます。が提供するサーバーレスジョブのスケジュールと優先順位付けツールを活用するために、SageMaker AI トレーニングジョブをジョブキューに送信できます AWS Batch。

## 仕組み
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次の手順では、SageMaker AI トレーニング AWS Batch ジョブで ジョブキューを使用する方法のワークフローについて説明します。詳細なチュートリアルとサンプルノートブックについては、「[はじめに](#training-job-queues-get-started)」セクションを参照してください。
+  AWS Batch と必要なアクセス許可を設定します。詳細については、[AWS Batchユーザーガイド](https://docs.aws.amazon.com/batch/latest/userguide/get-set-up-for-aws-batch.html) の「*AWS Batch のセットアップ*」を参照してください。
+ コンソールまたは を使用して、次の AWS Batch リソースを作成します AWS CLI。
  + [サービス環境](https://docs.aws.amazon.com/batch/latest/userguide/service-environments.html) – SageMaker AI と統合するための設定パラメータが含まれています。
  + [SageMaker AI トレーニングジョブキュー](https://docs.aws.amazon.com/batch/latest/userguide/create-sagemaker-job-queue.html) – SageMaker AI と統合してトレーニングジョブを送信します。
+ トレーニングコンテナイメージなど、SageMaker AI トレーニングジョブの詳細とリクエストを設定します。トレーニングジョブを AWS Batch キューに送信するには、 AWS CLI、 AWS SDK for Python (Boto3)、または SageMaker AI Python SDK を使用できます。
+ ジョブキューにトレーニングジョブを送信します。ジョブを送信するには、次のオプションを使用します。
  +  AWS Batch [SubmitServiceJob](https://docs.aws.amazon.com/batch/latest/APIReference/API_SubmitServiceJob.html) API を使用します。
  + SageMaker Python SDK の [`aws_batch` モジュール](https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/tree/master/src/sagemaker/aws_batch)を使用します。TrainingQueue オブジェクトとモデルトレーニングオブジェクト (推定ツールや ModelTrainer など) を作成したら、`queue.submit()` メソッドを使用してトレーニングジョブを TrainingQueue に送信できます。
+ ジョブを送信したら、 コンソール、 AWS Batch [DescribeServiceJob](https://docs.aws.amazon.com/batch/latest/APIReference/API_DescribeServiceJob.html) API、または SageMaker AI [DescribeTrainingJob](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeTrainingJob.html) API を使用して AWS Batch ジョブキューとジョブステータスを表示します。

## コストと可用性
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トレーニングジョブの料金の詳細については、「[Amazon SageMaker の料金](https://aws.amazon.com/sagemaker-ai/pricing/)」を参照してください。では AWS Batch、Amazon EC2 インスタンスなど、使用された AWS リソースに対してのみ料金が発生します。詳細については、「[AWS Batch 料金表](https://aws.amazon.com/batch/pricing/)」を参照してください。

は、トレーニングジョブ AWS リージョン が利用可能な任意の で SageMaker AI トレーニングジョブ AWS Batch に使用できます。詳細については、「[Amazon SageMaker AI エンドポイントとクォータ](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/sagemaker.html)」を参照してください。

必要に応じて必要なキャパシティを確保するために、SageMaker AI Flexible Training Plans (FTP) を使用できます。これらのプランでは、トレーニングジョブのキャパシティを予約できます。 AWS Batchをキューイング機能と組み合わせると、プランの期間中の使用率を最大化できます。詳細については、「[トレーニングジョブまたは HyperPod クラスターのトレーニングプランを予約する](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/reserve-capacity-with-training-plans.html)」を参照してください。

## はじめに
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 AWS Batch ジョブキューをセットアップして SageMaker AI トレーニングジョブを送信する方法のチュートリアルについては、「 *AWS Batch ユーザーガイド*」の「[Getting started AWS Batch with SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/batch/latest/userguide/getting-started-sagemaker.html)」を参照してください。

SageMaker AI Python SDK の `aws_batch` モジュールの使用方法を説明する Jupyter ノートブックについては、「[amazon-sagemaker-examples GitHub リポジトリ」の「SageMaker AI トレーニングジョブのAWS Batch ノートブックの例](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/default/%20%20%20%20%20%20build_and_train_models/sm-training-queues)」を参照してください。