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# SageMaker API를 사용하여 훈련 계획에 SageMaker HyperPod 클러스터를 생성하거나 AWS CLI
<a name="use-training-plan-for-hyperpod-creation-using-api-cli-sdk"></a>

Amazon SageMaker HyperPod 클러스터에 SageMaker 훈련 계획을 사용하려면 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateCluster.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateCluster.html) API 작업을 직접적으로 호출할 때 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ClusterInstanceGroupSpecification.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ClusterInstanceGroupSpecification.html)의 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ClusterInstanceGroupSpecification.html#sagemaker-Type-ClusterInstanceGroupSpecification-TrainingPlanArn](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ClusterInstanceGroupSpecification.html#sagemaker-Type-ClusterInstanceGroupSpecification-TrainingPlanArn) 파라미터에 사용할 훈련 계획의 ARN을 지정합니다.

계획의 지정된 AZ와 연결된 서브넷이 클러스터 구성의 `VPCConfig`에 포함되어 있는지 확인합니다. [``DescribeTrainingPlan](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeTrainingPlan.html) API 직접 호출의 응답으로 훈련 계획의 `AvailabilityZone`을 가져올 수 있습니다.

다음 샘플은 새 SageMaker HyperPod 클러스터를 생성하고 인스턴스 그룹에 `create-cluster` AWS CLI 명령 `--instance-groups` 속성의 훈련 계획을 제공하는 방법을 보여줍니다.

```
# Create a cluster         
aws sagemaker create-cluster \
  --cluster-name cluster-name \
  --instance-groups '[ \
        { \
            "InstanceCount": 1,\
            "InstanceGroupName": "controller-nodes",\
            "InstanceType": "ml.t3.xlarge",\
            "LifeCycleConfig": {"SourceS3Uri": source_s3_uri, "OnCreate": "on_create.sh"},\
            "ExecutionRole": "arn:aws:iam::customer_account_id:role/execution_role",\
            "ThreadsPerCore": 1,\
        },\
        { \
            "InstanceCount": 2, \
            "InstanceGroupName": "worker-nodes",\
            "InstanceType": "p4d.24xlarge",\
            "LifeCycleConfig": {"SourceS3Uri": source_s3_uri, "OnCreate": "on_create.sh"},\
            "ExecutionRole": "arn:aws:iam::customer_account_id}:role/execution_role}",\
            "ThreadsPerCore": 1,\
            "TrainingPlanArn": training_plan_arn,\
        }]'
```

를 사용하여 HyperPod 클러스터를 생성하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 AWS CLI참조하세요[https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sagemaker/create-cluster.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sagemaker/create-cluster.html).

클러스터를 생성한 후 `DescribeCluster` API를 직접적으로 호출하여 훈련 계획에서 인스턴스 그룹에 용량이 제대로 할당되었는지 확인할 수 있습니다.

```
aws sagemaker describe-cluster --cluster-name cluster-name
```