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# Envie um trabalho de serviço em AWS Batch
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Para enviar trabalhos de serviço para AWS Batch, você usa a [SubmitServiceJob](https://docs.aws.amazon.com/batch/latest/APIReference/API_SubmitServiceJob.html)API. Você pode enviar trabalhos usando o SDK AWS CLI ou.

Se ainda não tiver um perfil de execução, você deverá criar um antes de enviar seu trabalho de serviço. Para criar a função de execução de SageMaker IA, consulte [Como usar funções de execução de SageMaker IA](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/sagemaker-roles.html) no *[guia do desenvolvedor de SageMaker IA](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/whatis.html)*.

## Fluxo de trabalho de envio de trabalhos de serviço
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Quando você envia um trabalho de serviço, AWS Batch segue este fluxo de trabalho:

1. AWS Batch recebe sua `[SubmitServiceJob](https://docs.aws.amazon.com/batch/latest/APIReference/API_SubmitServiceJob.html)` solicitação e valida os parâmetros AWS Batch específicos. O `serviceRequestPayload` passa sem validação.

1. O trabalho entra no estado `SUBMITTED` e é colocado na fila de trabalhos especificada

1. AWS Batch avalia se há capacidade disponível no ambiente de serviço para `RUNNABLE` trabalhos na frente da fila

1. Se a capacidade estiver disponível, o trabalho será transferido para a IA `SCHEDULED` e o trabalho será passado para a SageMaker IA

1. Quando a capacidade for adquirida e a SageMaker IA fizer o download dos dados do trabalho de serviço, o trabalho de serviço iniciará a inicialização e o trabalho será alterado para`STARTING`. 

1. Quando a SageMaker IA começa a executar o trabalho, seu status é alterado para`RUNNING`.

1. Enquanto a SageMaker IA executa o trabalho, AWS Batch monitora seu progresso e mapeia os estados do serviço para os estados do AWS Batch trabalho. Para detalhes sobre como os estados dos trabalhos de serviço são mapeados, consulte [Mapeando AWS Batch o status do trabalho do serviço para o status de SageMaker IA](service-job-status.md)

1. Quando o trabalho de serviço é concluído, ele passa para `SUCCEEDED` e qualquer saída está pronta para o download.

## Pré-requisitos
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Antes de enviar um trabalho de serviço, verifique se você tem:
+ **Ambiente de serviço**: um ambiente de serviço que define limites de capacidade. Para obter mais informações, consulte [Crie um ambiente de serviço em AWS Batch](create-service-environments.md).
+ **SageMaker fila de trabalhos — Uma fila** de SageMaker trabalhos para fornecer agendamento de trabalhos. Para obter mais informações, consulte [Criar uma fila de trabalhos do SageMaker Training no AWS Batch](create-sagemaker-job-queue.md).
+ **Permissões do IAM**: permissões para criar e gerenciar filas de trabalhos AWS Batch e ambientes de serviço. Para obter mais informações, consulte [AWS Batch Políticas, funções e permissões do IAM](IAM_policies.md).

## Envie um trabalho de serviço com a AWS CLI
<a name="service-job-submit-example"></a>

Veja a seguir como enviar um trabalho de serviço usando a AWS CLI:

```
aws batch submit-service-job \
    --job-name "my-sagemaker-training-job" \
    --job-queue "my-sagemaker-job-queue" \
    --service-job-type "SAGEMAKER_TRAINING" \
    --service-request-payload '{\"TrainingJobName\": \"sagemaker-training-job-example\", \"AlgorithmSpecification\": {\"TrainingImage\": \"123456789012.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/pytorch-inference:1.8.0-cpu-py3\", \"TrainingInputMode\": \"File\", \"ContainerEntrypoint\":  [\"sleep\", \"1\"]}, \"RoleArn\":\"arn:aws:iam::123456789012:role/SageMakerExecutionRole\", \"OutputDataConfig\": {\"S3OutputPath\": \"s3://example-bucket/model-output/\"}, \"ResourceConfig\": {\"InstanceType\": \"ml.m5.large\", \"InstanceCount\": 1, \"VolumeSizeInGB\": 1}}'
    --client-token "unique-token-12345"
```

Para obter mais informações sobre o parâmetro `serviceRequestPayload`, consulte [Cargas úteis de trabalho de serviço em AWS Batch](service-job-payload.md).