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# Configure sua instância de trabalho híbrida
<a name="braket-jobs-configure-job-instance-for-script"></a>

Dependendo do seu algoritmo, você pode ter requisitos diferentes. Por padrão, o Amazon Braket executa seu script de algoritmo em uma instância `ml.m5.large`. No entanto, você pode personalizar esse tipo de instância ao criar um trabalho híbrido usando o seguinte argumento de importação e configuração.

```
from braket.jobs.config import InstanceConfig

job = AwsQuantumJob.create(
    ...
    instance_config=InstanceConfig(instanceType="ml.g4dn.xlarge"), # Use NVIDIA T4 instance with 4 GPUs.
    ...
    ),
```

Se você estiver executando uma simulação incorporada e tiver especificado um dispositivo local na configuração do dispositivo, também poderá solicitar mais de uma instância no `InstanceConfig` especificando `instanceCount` e definindo que seja maior que um. O limite superior é 5. Por exemplo, você pode escolher 3 instâncias da seguinte maneira.

```
from braket.jobs.config import InstanceConfig
job = AwsQuantumJob.create(
    ...
    instance_config=InstanceConfig(instanceType="ml.g4dn.xlarge", instanceCount=3), # Use 3 NVIDIA T4 instances
    ...
    ),
```

Ao usar várias instâncias, considere distribuir seu trabalho híbrido usando o recurso de data parallel. Consulte o exemplo de caderno a seguir para obter mais detalhes sobre como ver esse exemplo de [treinamento do Parallelize para QML](https://github.com/amazon-braket/amazon-braket-examples/blob/main/examples/hybrid_jobs/5_Parallelize_training_for_QML/Parallelize_training_for_QML.ipynb).

As três tabelas a seguir listam os tipos e especificações de instância disponíveis para instâncias padrão, de alto desempenho e aceleradas por GPU.

**nota**  
Para ver as cotas padrão de instância de computação clássica para trabalhos híbridos, consulte a página [Cotas do Amazon Braket](braket-quotas.md).


| Instâncias padrão | vCPU | Memória (GiB) | 
| --- | --- | --- | 
| ml.t3.large | 2 | 8 | 
| ml.t3.xlarge | 4 | 16 | 
| ml.t3.2xlarge | 8 | 32 | 
| ml.m5.large (padrão) | 4 | 16 | 
| ml.m5.xlarge | 4 | 16 | 
| ml.m5.2xlarge | 8 | 32 | 
| ml.m5.4xlarge | 16 | 64 | 
| ml.m5.12xlarge | 48 | 192 | 
| ml.m5.24xlarge | 96 | 384 | 


| Instâncias de alta performance | vCPU | Memória (GiB) | 
| --- | --- | --- | 
| ml.c5.xlarge | 4 | 8 | 
| ml.c5.2xlarge | 8 | 16 | 
| ml.c5.4xlarge | 16 | 32 | 
| ml.c5.9xlarge | 36 | 72 | 
| ml.c5.18xlarge | 72 | 144 | 
| ml.c5n.xlarge | 4 | 10.5 | 
| ml.c5n.2xlarge | 8 | 21 | 
| ml.c5n.4xlarge | 16 | 32 | 
| ml.c5n.9xlarge | 36 | 72 | 
| ml.c5n.18xlarge | 72 | 192 | 


| Inferência acelerada por GPU | GPUs | vCPU | Memória (GiB) | Memória de GPU (GiB) | 
| --- | --- | --- | --- | --- | 
| ml.p4d.24xlarge | 8 | 96 | 1152 | 320 | 
| ml.g4dn.xlarge | 1 | 4 | 16 | 16 | 
| ml.g4dn.2xlarge | 1 | 8 | 32 | 16 | 
| ml.g4dn.4xlarge | 1 | 16 | 64 | 16 | 
| ml.g4dn.8xlarge | 1 | 32 | 128 | 16 | 
| ml.g4dn.12xlarge | 4 | 48 | 192 | 64 | 
| ml.g4dn.16xlarge | 1 | 64 | 256 | 16 | 
| ml.g6.xlarge | 1 | 4 | 16 | 24 | 
| ml.g6.2xlarge | 1 | 8 | 32 | 24 | 
| ml.g6.4xlarge | 1 | 16 | 64 | 24 | 
| ml.g6.8xlarge | 1 | 32 | 128 | 24 | 
| ml.g6.12xlarge | 4 | 48 | 192 | 96 | 
| ml.g6.16xlarge | 1 | 64 | 256 | 24 | 
| ml.g6.24xlarge | 4 | 96 | 384 | 96 | 
| ml.g6.48xlarge | 8 | 192 | 768 | 192 | 
| ml.g6e.xlarge | 1 | 4 | 32 | 48 | 
| ml.g6e.2xlarge | 1 | 8 | 64 | 48 | 
| ml.g6e.4xlarge | 1 | 16 | 128 | 48 | 
| ml.g6e.8xlarge | 1 | 32 | 256 | 48 | 
| ml.g6e.12xlarge | 4 | 48 | 384 | 192 | 
| ml.g6e.16xlarge | 1 | 64 | 512 | 48 | 
| ml.g6e.24xlarge | 4 | 96 | 768 | 192 | 
| ml.g6e.48xlarge | 8 | 192 | 1536 | 384 | 

Cada instância usa uma configuração padrão de armazenamento de dados (SSD) de 30 GB. Mas você pode ajustar o armazenamento da mesma forma que configura o `instanceType`. O exemplo a seguir mostra como aumentar o armazenamento total para 50 GB.

```
from braket.jobs.config import InstanceConfig

job = AwsQuantumJob.create(
    ...
    instance_config=InstanceConfig(
        instanceType="ml.g4dn.xlarge",
        volumeSizeInGb=50,
    ),
    ...
    ),
```

## Configure o bucket padrão em `AwsSession`
<a name="braket-jobs-configure-default-bucket"></a>

A utilização de sua própria instância de `AwsSession` oferece maior flexibilidade, como a capacidade de especificar um local personalizado para seu bucket padrão do Amazon S3. Por padrão, uma `AwsSession` tem uma localização pré-configurada de bucket do Amazon S3 do `"amazon-braket-{id}-{region}"`. No entanto, você tem a opção de substituir a localização padrão do bucket do Amazon S3 ao criar uma `AwsSession`. Opcionalmente, os usuários podem passar um objeto `AwsSession` para o método `AwsQuantumJob.create()`, fornecendo o parâmetro `aws_session` conforme demonstrado no exemplo de código a seguir.

```
aws_session = AwsSession(default_bucket="amazon-braket-s3-demo-bucket")

# Then you can use that AwsSession when creating a hybrid job
job = AwsQuantumJob.create(
    ...
    aws_session=aws_session
)
```