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# トレーニングプランの作成
SageMaker トレーニングプラン機能を使用してコンピューティングキャパシティを予約するには、次の手順に従います。
1. **ターゲットリソースを特定する: ** まず、SageMaker トレーニングジョブまたは SageMaker HyperPod クラスターのキャパシティが必要かどうかを判断します。
1. **キャパシティ要件を指定する:** キャパシティのニーズを詳細に定義します。これには、ワークロードに適したインスタンスタイプの選択、必要なインスタンス数の決定、使用期間の指定などがあります。特定の、期間 AWS リージョン、数量オプションでサポートされているインスタンスタイプについては、「」を参照してください[サポートされているインスタンスタイプ AWS リージョン、および料金](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-supported-instances-and-regions)。
1. **利用可能なトレーニングプランの提供内容を検索する: ** 要件を指定したら、SageMaker トレーニングプランの検索機能を使用して、単一または複数のセグメントで利用可能なトレーニングプランの提供内容を探します。キャパシティブロックの提供内容には、開始時刻、リザーブドキャパシティの具体的なアベイラビリティーゾーン、プランの料金などの詳細が記されています。コスト効率、地理的優先度、特定のニーズとの整合性などの要素を考慮して、これらの提供内容を検討します。
適切なプランがない場合は、検索条件を調整して新しい提供内容セットを探します。
1. **適切な提供内容に基づいてトレーニングプランを作成する: **適切な提供内容を特定したら、トレーニングプランの作成に進みます。このプロセスでは、提供内容を選択し、予約を開始します。
+ トレーニングプランを予約すると、請求書が作成されます。
+ 合計金額の支払いは、フルフィルメントプロセスの一環として収集されます。支払いが完了すると、SageMaker トレーニングジョブをスケジュールしたり、HyperPod クラスターを作成したりするプランの準備が整います。
SageMaker トレーニングジョブのトレーニングプランを使用する方法については、「[SageMaker トレーニングジョブのトレーニングプラン使用率](training-plan-utilization-for-training-jobs.md)」を参照してください。
HyperPod クラスターのトレーニングプランを使用する方法については、「[Amazon SageMaker HyperPod クラスターのトレーニングプラン使用率](training-plan-utilization-for-hyperpod.md)」を参照してください。
トレーニングプランは、SageMaker AI コンソールまたはプログラムによる方法を使用して作成できます。SageMaker AI コンソールは、視覚的でグラフィカルなインターフェイスとオプションの包括的なビューを提供します。プログラムによる作成は、 AWS CLI または SageMaker SDKs を使用してトレーニングプラン API と直接やり取りできます。
コンソールのステップバイステップの手順と API リファレンスについては、このドキュメントの各セクションを参照してください。
**Topics**
+ [SageMaker AI コンソールを使用した SageMaker トレーニングプランの作成](training-plan-creation-using-console.md)
+ [SageMaker API を使用した SageMaker トレーニングプランの作成、または AWS CLI](training-plan-creation-using-api-cli-sdk.md)
# SageMaker AI コンソールを使用した SageMaker トレーニングプランの作成
SageMaker トレーニングプランは、SageMaker AI コンソール UI を介してトレーニングプランを作成する便利な方法を提供し、ユーザーは機械学習トレーニングリソースを簡単にスケジュールできます。このガイドでは、SageMaker AI コンソールを使用して SageMaker トレーニングジョブと SageMaker HyperPod クラスターのトレーニングプランを作成するプロセスについて説明します。これらの手順に従って、トレーニングプランの提供を検索し、利用可能なオプションを確認して、ニーズに最適なプランを購入します。
UI を使用してトレーニングプランを視覚的に作成するには:
1. SageMaker AI コンソール ([https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/)) に移動することから始めます。
1. 左側のペインメニューで **[トレーニングプラン]** を選択します。
1. そこから、メインコンテンツエリアの **[トレーニングプランの作成]** ボタンをクリックして、カスタマイズされたトレーニングスケジュールを設定するプロセスを開始します。
![\[トレーニングプランページを表示する SageMaker AI コンソール インターフェイスには、プランをリクエスト、モニタリング、使用するステップなど、トレーニングプランの仕組みに関する情報が表示されます。左側のナビゲーションペインで「トレーニングプラン」オプションが強調表示され、「トレーニングプランの作成」ボタンがメインコンテンツエリアに表示されます。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-console.png)
次に、コンピューティング要件に合ったプランの提供内容を検索します。
**Topics**
+ [トレーニングプランの提供内容を検索する](search-training-plan-offerings.md)
+ [最適なトレーニングプランを予約する](choose-best-training-plan.md)
+ [トレーニングジョブを一覧表示する](list-training-plans.md)
+ [トレーニングプランの詳細を表示する](training-plan-details.md)
# トレーニングプランの提供内容を検索する
SageMaker AI コンソールの左ペインで、**[トレーニングプラン]** を選択すると、**[トレーニングプランの作成]** と、**[トレーニングプランを検索]** フォームが開きます。このフォームを使用すると、要件を指定し、適切なトレーニングプランの提供内容を検索できます。
以下のとおり、手順に従ってフォームに記入します。
1. **[ターゲット]** を特定する: トレーニングプランはターゲットリソースに固有です。プランを使用して SageMaker トレーニングジョブを実行するか、SageMaker HyperPod クラスターを実行するかを指定します。
1. **[コンピューティングタイプ]** では、**[インスタンス]** または **[UltraServer]** のどちらかを選択できます。UltraServer は、低レイテンシー、高帯域幅のアクセラレーター相互接続内で複数の Amazon EC2 インスタンスを接続します。詳細については、「[Amazon EC2 UltraServers](https://aws.amazon.com/ec2/ultraservers/)」を参照してください。SageMaker AI で UltraServer を使用する方法については、「[SageMaker AI での UltraServer](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-ultraservers)」を参照してください。
1. 任意の**インスタンスタイプ**と**インスタンス数**を選択する: 特定の、期間 AWS リージョン、数量オプションで使用可能なインスタンスタイプについては、「」を参照してください[サポートされているインスタンスタイプ AWS リージョン、および料金](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-supported-instances-and-regions)。
1. 時間パラメータを定義する: 必要な開始日と終了日を選択し、このウィンドウ内でプランの期間を指定します。
1. **[トレーニングプランを検索]** をクリックします。
![\[[トレーニングプランの提供内容を検索する] ページを表示する SageMaker AI コンソール インターフェイスには、プランのターゲットリソース (トレーニングジョブまたは HyperPod クラスター) の選択、インスタンスタイプとカウントの指定、開始日と終了日の設定、入力期間のオプションが表示されます。[トレーニングプランを検索] ボタンは、フォームの下部に表示されます。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-search-training-plan-offerings.png)
SageMaker トレーニングプランは、キャパシティ要件に合ったサービスを検索します。指定した期間内に一致が見つかると、ページの下部に表示されます。各トレーニングプランには、以下の詳細が含まれています。
+ プラン期間合計
+ 開始日と終了日
+ 前払い料金合計:
料金にカーソルを合わせると、インスタンスの時間料金、インスタンス数、合計時間の詳細な内訳が表示されます。
+ プランのセグメント合計数
セグメントの詳細リンクをクリックすると、セグメント固有の詳細を表示するモーダルビューが開きます。
+ 時間
+ 開始日と終了日
+ アベイラビリティーゾーン
![\[SageMaker AI コンソールには、プラン要件の入力フィールドを含む [トレーニングプランの提供内容を検索する] ページが表示され、[ご利用可能なプラン] セクションには、期間、料金、可用性ステータスが異なる 3 つの検出されたプランの詳細が表示されます。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-available-offerings.png)
適切なプランが見つからない場合、または利用可能なプランがニーズを満たさない場合は、**[トレーニングプランの要件]** フォームのパラメータを変更して検索条件を調整します。適切な提供内容が見つかったら、それを選択し、**[次へ]** をクリックしてプランの予約ページに進みます。このページでは、プランに名前を付け、予約を確定する前に選択内容を確認して確定できます。
**注記**
`Immediately available` とマークされたプランは、支払いがスケジュールされた開始時刻の 5 分以上前に完了すれば、30 分以内に開始できます。
# 最適なトレーニングプランを予約する
トレーニングプランの検索により、キャパシティのニーズと予算に合ったサービスが返されました。
1. プランの名前を入力し、**[次へ]** をクリックします。
1. 注文内容を確認し、**[購入]** をクリックします。
**重要**
購入後にトレーニングプランを変更することはできません。
トレーニングプランは、 AWS アカウント間または組織内で AWS 共有することはできません。
注文の送信後
+ トレーニングプランは、トレーニングプランリストに最初は `Pending` として表示されます。
+ 請求書は、注文を受け取ると自動的に生成されます。
+ 支払い合計額は、フルフィルメントプロセス中に収集されます。
+ 支払いが正常に処理されると、プランのステータスは `Scheduled` に変わり、プランを使用できるようになります。
![\[トレーニングプランの「レビューと購入」ページを表示する SageMaker AI コンソール このページには、トレーニングプランの詳細、セグメント情報、料金、プラン名、タグが表示されます。プランを編集、キャンセル、戻る、または作成するオプションを使用できます。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-review-and-purchase-training-plan.png)
# トレーニングジョブを一覧表示する
トレーニングプランを表示するには:
1. SageMaker AI コンソール ([https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/)) に移動します。
1. 左側のペインメニューで **[トレーニングプラン]** を選択します。これにより、名前、ステータス、ターゲットリソースタイプ、その他の主要な詳細など、すべてのトレーニングプランのリストが表示されます。
プランを購入すると、このリストが表示されます。新しく作成されたプランは、支払いが完了するまで `Pending` ステータスで表示されます。通常、ステータスは支払い処理から数分以内に更新されます。
![\[トレーニングプランのリストページを表示する SageMaker AI コンソール このページには、名前、ステータス、合計インスタンス、使用中インスタンス、ゾーン、開始日、終了日などの詳細を含むトレーニングプランを一覧表示した表が含まれています。新しいトレーニングプランを作成するボタンが表示されます。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-list-training-plans.png)
# トレーニングプランの詳細を表示する
トレーニングプラン一覧から、プランの名前に合った詳細を表示します。具体的には、現在のキャパシティの使用率を確認し、プランの詳細ページにワークロードを一覧表示できます。
詳細ページには以下が表示されます。
+ トレーニングプランの概要: ステータス、ターゲット、インスタンスタイプ、期間。
+ セグメントの詳細、料金、プラン名、タグの展開可能なセクション。
+ キャパシティ使用率:
+ 合計: このトレーニングプランで予約されたインスタンスの合計数。
+ 使用中: このトレーニングプランで現在使用されているインスタンスの数。
+ 使用可能なインスタンス: このトレーニングプランで現在利用可能なインスタンスの数。
ページの下部にあるリンクを使用すると、ターゲットリソースに応じて、このプランに関連付けられているトレーニングジョブまたは SageMaker HyperPod クラスターインスタンスグループのリストを表示できます。
![\[トレーニングプランの詳細を表示する SageMaker AI コンソールページ このページには、基本的な計画情報、ステータス、インスタンスの詳細が表示されます。詳細については、以下の展開可能なセクションを参照してください。下部のキャパシティ使用率セクションには、プランの合計数、使用中の数、使用可能なインスタンス数が表示されます。\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-view-training-plan.png)
# SageMaker API を使用した SageMaker トレーニングプランの作成、または AWS CLI
SageMaker トレーニングプランは、API を介したトレーニングプランのプログラムによる作成をサポートしています。 AWS CLI または SageMaker SDKs を使用して、トレーニングプラン API を操作できます。
SageMaker トレーニングプランの API アクションは、トレーニングプランをプログラムで管理するための包括的なワークフローを提供します。
+ **`SearchTrainingPlanOfferings`：** インスタンスタイプ、カウント、希望する時間枠などのパラメータを指定することで、使用可能なコンピューティングリソースをクエリして検出できます。API は、ユーザーの要件に最も適したトレーニングプラン提供のランク付けされたリストを返します。
+ **`CreateTrainingPlan`:** 特定のトレーニングプランの提供内容を予約できるようにし、潜在的なコンピューティングキャパシティを、一意のトレーニングプラン ARN を使用してスケジュールされたリザーブドキャパシティに変換します。
+ **`ListTrainingPlans`:** オプションのフィルタリングとソート機能を使用して、ユーザーの AWS アカウント内のすべての既存のトレーニングプランを取得して確認する方法を提供します。
+ **`DescribeTrainingPlan`:** `Pending` から `Active`、`Expired` までのライフサイクルステージなど、特定のトレーニングプランに関する詳細なインサイトを提供します。
+ **`ExtendTrainingPlan`:** 拡張サービスを購入して既存のトレーニングプランを拡張します。詳細については、「[トレーニングプランの拡張](training-plan-extension.md)」を参照してください。
+ **`DescribeTrainingPlanExtensionHistory`:** トレーニングプランの拡張履歴を取得します。詳細については、「[トレーニングプランの拡張](training-plan-extension.md)」を参照してください。
**Topics**
+ [トレーニングプランの提供内容を検索する](search-training-plan-offerings-api-cli-sdk.md)
+ [最適なトレーニングプランを予約する](choose-best-training-plan-using-api-cli-sdk.md)
+ [トレーニングジョブを一覧表示する](list-training-plans-using-api-cli-sdk.md)
+ [トレーニングプランの詳細を表示する](training-plan-details-using-api-cli-sdk.md)
# トレーニングプランの提供内容を検索する
トレーニングプランを作成するには、まず [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_SearchTrainingPlanOfferings.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_SearchTrainingPlanOfferings.html) API オペレーションを呼び出し、プランの要件 (インスタンスタイプ、カウント、希望する期間など) を入力パラメータとして渡します。トレーニングプランはターゲットリソースに固有です。プランを使用するターゲットリソース (`training-job` または `hyperpod-cluster`) は必ず指定します。API は、要件に一致する利用可能なサービスのリストを返します。適切な提供内容が見つからない場合は、要件を調整して再度検索する必要がある場合があります。
この API コールは、キャパシティのニーズに最適なトレーニングプランサービスを取得します。レスポンスで返される各 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_TrainingPlanOffering.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_TrainingPlanOffering.html) は、一意の提供内容 ID によって識別されます。リストの最初の提供内容は、要件に最適な内容です。指定された日付内に適切なトレーニングプランが利用できない場合、空のリストが表示されます。検索条件を調整し、新しいサービスセットを探します。
+ 予約期間は 1～182 日間で 1 日単位で利用できます。
+ 予約インスタンスの数量オプションは、1、2、4、8、16、32、64 です。
SageMaker トレーニングプランでサポートされている使用可能なインスタンスのリストについては、「[サポートされているインスタンスタイプ AWS リージョン、および料金](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-supported-instances-and-regions)」を参照してください。
次の の例では、 AWS CLI コマンドを使用して、指定されたインスタンスタイプ、カウント、時間情報を含むトレーニングプランサービスをリクエストします。
```
# 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"
```
この JSON ドキュメントは、SageMaker トレーニングプラン API からのサンプルレスポンスです。レスポンスは、指定されたキャパシティ要件に一致する複数の利用可能なトレーニングプランの提供に関する情報を提供します。これには、期間、前払い料金、開始/終了時間が異なる 3 つの異なるサービスが含まれており、すべて同じインスタンスタイプを使用し、トレーニングジョブを対象としています。
```
{
"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"
}
]
}
]
}
```
以下は、 を使用して UltraServers を含むトレーニングプランサービス AWS CLI を検索する方法のサンプルコマンドです。
```
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"
}
]
}
]
}
```
以下のセクションでは、時系列予測に使用される `SearchTrainingPlanOfferings` API の必須およびオプションの入力リクエストパラメータを定義します。
## 必須パラメータ
[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_SearchTrainingPlanOfferings.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_SearchTrainingPlanOfferings.html) API を呼び出して、要件を満たすトレーニングプランサービスを一覧表示する場合は、次の値を指定する必要があります。
+ `TargetResources`: プランが使用されるターゲットリソース (`training-job` または `hyperpod-cluster`)。デフォルト値は `training-job` です。トレーニングプランはターゲットリソースに固有です。
+ SageMaker トレーニングジョブ用に設計されたトレーニングプランは、トレーニングジョブのスケジュールと実行にのみ使用できます。
+ HyperPod クラスターのトレーニングプランは、クラスターのインスタンスグループにコンピューティングリソースを提供するためにのみ使用できます。
+ `InstanceType`: プロビジョンするインスタンスのタイプ。`InstanceType` はサポートされているタイプである必要があります。
SageMaker トレーニングプランでサポートされている使用可能なインスタンスのリストについては、「[サポートされているインスタンスタイプ AWS リージョン、および料金](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-supported-instances-and-regions)」を参照してください。
+ `InstanceCount`: プロビジョンするインスタンス数。インスタンスの数が 1 より大きい場合は、2 の累乗である必要があります。
+ `DurationHour`: リクエストされたプランの合計時間数。`DurationHour` は、24 の最も近い倍数に切り上げられます。
## 任意指定のパラメータ
次のセクションでは、表形式データを使用する場合に `SearchTrainingPlanOfferings` API アクションに渡すことができるいくつかのオプションのパラメータの詳細を説明します。
+ `StartTimeAfter`: プランでリクエストする開始時刻を指定します。`StartTimeAfter` は、将来の `timestamp` または将来の `ISO 8601 date/time` の値にする必要があります。
+ `EndTimeBefore`: プランのリクエストされた終了時刻を `timestamp` または `ISO 8601 date/time` 形式で指定します。`EndTimeBefore` は、開始時刻 から 24 時間以上後とする必要があります。
+ `UltraServerType` : 検索する UltraServer のタイプを指定します。UltraServer の詳細については、「[SageMaker AI での UltraServer](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-ultraservers)」を参照してください。
+ `UltraServerCount`: 検索する UltraServer の数を指定します。
# 最適なトレーニングプランを予約する
要件に最適な利用可能なトレーニングプランの内容を確認したら、[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html) API オペレーションを呼び出して特定のプランを予約できます。作成されると、プランは最初に `Pending` 状態になり、予約プロセスが完了するまでその状態のままになります。API コールへのレスポンスは、トレーニングプランの Amazon リソースネーム (ARN) を返します。この ARN は、後で追跡とモニタリングの目的で利用するために書き留めておきます。トレーニングプランの予約は、バックエンドで非同期的に実行されます。合計金額の支払いは、フルフィルメントプロセスの一環として自動的に収集されます。支払いトランザクションが完了し、リクエストされたリザーブドキャパシティが保護されると、トレーニングプランは `Scheduled` 状態に設定され、スケジューリングの準備が整います。
**重要**
購入後にトレーニングプランを変更することはできません。
トレーニングプランは、 AWS アカウント間または組織内で AWS 共有することはできません。
次の例では、 AWS CLI コマンドを使用して特定のトレーニングプランをリクエストし、プラン ID をパラメータとして渡します。
```
aws sagemaker create-training-plan \
--training-plan-offering-id "tpo-SHA-256-hash-value" \
--training-plan-name "name" \
```
この JSON ドキュメントは、SageMaker トレーニングプラン API からのサンプルレスポンスです。レスポンスには、正常に作成されたトレーニングプランの Amazon リソースネーム (ARN) が含まれます。
**注記**
トレーニングプランは、フルフィルメントプロセスが完了するまで `Pending` ステータスのままです。
```
{
"TrainingPlanArn":"arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789123:training-plan/large-models-fine-tuning"
}
```
以下のセクションでは、時系列予測に使用される [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html) API の必須およびオプションの入力リクエストパラメータを定義します。
## 必須パラメータ
[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html) API を呼び出して特定のトレーニングプランを予約する場合は、次の値を指定する必要があります。
+ `TrainingPlanOfferingId`: 選択したプランの ID。プランの提供内容の ID は、`SearchTrainingPlanOfferings` API コールのレスポンスで取得できます。形式は `pto-*` で始まる必要があります。
+ `TrainingPlanName`: 作成するプランの名前。
# トレーニングジョブを一覧表示する
[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ListTrainingPlans.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ListTrainingPlans.html) API を呼び出すことで、 AWS アカウントとリージョンで作成されたすべてのトレーニングプランを一覧表示できます。
次の例では、 AWS CLI コマンドを使用してトレーニングプランのリストを取得します。
```
aws sagemaker list-training-plans \
--start-time-after "2024-09-26T00:00:01.000Z"
```
この JSON ドキュメントは、SageMaker トレーニングプラン API からのサンプルレスポンスです。レスポンスは、正常に作成されて予約された単一のトレーニングプランに関する詳細を提供します。
```
{
"[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"
}
]
}
```
次のセクションでは、表形式データを使用する場合に `ListTrainingPlans` API アクションに渡すことができるいくつかのオプションのパラメータの詳細を説明します。
## 任意指定のパラメータ
次のセクションでは、表形式データを使用する場合に `ListTrainingPlans` API アクションに渡すことができるいくつかのオプションのパラメータの詳細を説明します。
+ `StartTimeAfter`: リストされたプランの実際の期間の開始時刻。`timestamp` または `ISO 8601 date/time` で指定します。
+ `StartTimeBefore`: リストされたプランの実際の期間の終了時刻。`timestamp` または `ISO 8601 date/time` で指定します。
+ `Filters`: 結果をフィルタリングするための条件。最大 5 つの名前と値のペアを指定できます。「名前」は [TrainingPlanSummary](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_TrainingPlanSummary.html) のフィールド名、「値」はフィルターの対象となる値です。例: `Name=Status,Value=Active`。
次の例では、 AWS CLI コマンドを使用して、上記のオプションパラメータの一部を使用してトレーニングプランのリストを取得します。
```
aws sagemaker list-training-plans --max-results 10 --sort-by StartTime --sort-order Descending --start-time-after 13000000 --filters Name=Status,Value=Active
```
# トレーニングプランの詳細を表示する
トレーニングプランのステータスをモニタリングしたり、詳細を取得したりするには、[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeTrainingPlan.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeTrainingPlan.html) API を使用できます。API レスポンスには、トレーニングプランの現在の状態を反映する `Status` フィールドが含まれます。
+ プランの購入が失敗した場合、ステータスは `Failed` に設定されます。
+ 支払いが成功すると、プランの開始日に基づいて、ステータスが `Scheduled` から `Pending` に移行します。
+ プランの開始日になると、ステータスは `Active` に変わります。
+ 複数の非連続のリザーブドキャパシティを持つプランの場合、ステータスは、次のリザーブドキャパシティの開始日まで、アクティブな期間の間は `Scheduled` に戻ります。
+ プランの終了日後、ステータスは `Expired` になります。
ステータスが `Scheduled` になったら、SageMaker トレーニングジョブまたは HyperPod クラスターワークロードのプランで予約されているキャパシティを利用できます。
**注記**
プランに関連付けられたトレーニングジョブは、プランが `Active` になるまで `Pending` ステータスのままになります。
コンピューティングキャパシティのトレーニングプランを使用する HyperPod クラスターの場合、インスタンスグループのステータスは作成後に `InService` として表示されます。
次の例では、 AWS CLI コマンドを使用して、トレーニングプランの詳細をその名前で取得します。
```
aws sagemaker describe-training-plan \
--training-plan-name "name"
```
この JSON ドキュメントは、SageMaker トレーニングプラン API からのサンプルレスポンスです。このレスポンスは、正常に作成された単一のトレーニングプランに関する詳細を提供します。
```
{
"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"
}
```
次のセクションでは、`DescribeTrainingPlan` API オペレーションの必須入力リクエストパラメータを定義します。
## 必須パラメータ
+ `TrainingPlanName`: 記述するトレーニングプランの名前。