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# Criação de planos de treinamento
Para reservar a capacidade computacional usando o recurso SageMaker de planos de treinamento, siga estas etapas:
1. **Identifique seu recurso alvo:** comece determinando se você precisa de capacidade para SageMaker treinar trabalhos ou SageMaker HyperPod grupos.
1. **Especifique seus requisitos de capacidade:** defina suas necessidades de capacidade em detalhes. Isso inclui selecionar o tipo de instância apropriado para sua workload, determinar o número de instâncias necessárias e especificar a duração do uso. Para obter informações sobre os tipos de instância compatíveis em determinadas Região da AWS opções, de duração e quantidade, consulte[Tipos de instância Regiões da AWS e preços suportados](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-supported-instances-and-regions).
1. **Pesquise as ofertas de planos de treinamento disponíveis:** depois de especificar seus requisitos, use a funcionalidade de pesquisa dos planos de SageMaker treinamento para encontrar ofertas de planos de treinamento disponíveis em um ou mais segmentos. Cada oferta inclui detalhes, como hora de início, zona de disponibilidade específica para capacidade reservada e preço do plano. Analise essas ofertas, considerando fatores como custo-benefício, preferências geográficas e alinhamento com suas necessidades específicas.
Se não houver nenhum plano adequado, ajuste seus critérios de pesquisa e procure um novo conjunto de ofertas.
1. **Crie um plano de treinamento com base em uma oferta adequada::** depois de identificar uma oferta adequada, continue criando seu plano de treinamento. Esse processo envolve selecionar a oferta escolhida e iniciar a reserva.
+ A reserva do plano de treinamento cria uma fatura.
+ O pagamento do valor total é cobrado como parte do processo de atendimento. Depois que o pagamento for concluído, o plano estará pronto para agendar seus trabalhos de SageMaker treinamento ou criar HyperPod clusters.
Para saber mais sobre como usar planos de treinamento para seus trabalhos SageMaker de treinamento, consulte[Utilização de planos de SageMaker treinamento para trabalhos de treinamento](training-plan-utilization-for-training-jobs.md).
Para saber como usar planos de treinamento para seus HyperPod clusters, consulte[Utilização de planos de treinamento para clusters da Amazon SageMaker HyperPod](training-plan-utilization-for-hyperpod.md).
Você pode criar um plano de treinamento usando o console de SageMaker IA ou métodos programáticos. O console de SageMaker IA oferece uma interface gráfica visual com uma visão abrangente de suas opções, enquanto a criação programática pode ser feita usando a AWS CLI ou SageMaker SDKs para interagir diretamente com a API de planos de treinamento.
Para obter instruções step-by-step do console e referências detalhadas da API, consulte as respectivas seções nesta documentação.
**Topics**
+ [SageMaker criação de planos de treinamento usando o console de SageMaker IA](training-plan-creation-using-console.md)
+ [SageMaker criação de planos de treinamento usando a SageMaker API, ou AWS CLI](training-plan-creation-using-api-cli-sdk.md)
# SageMaker criação de planos de treinamento usando o console de SageMaker IA
SageMaker os planos de treinamento oferecem uma maneira conveniente de criar planos de treinamento por meio da interface do usuário do console de SageMaker IA, permitindo que os usuários programem facilmente seus recursos de treinamento de aprendizado de máquina. Este guia explica o processo de criação de um plano de treinamento para trabalhos e SageMaker HyperPod clusters de SageMaker treinamento usando o console de SageMaker IA. Seguindo essas etapas, você pesquisará ofertas de planos de treinamento, analisará as opções disponíveis e comprará o plano que melhor atenda às suas necessidades.
Para criar um plano de treinamento visualmente usando uma interface de usuário:
1. Comece navegando até o console de SageMaker IA em [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
1. Escolha **Planos de treinamento** no menu do painel esquerdo.
1. A partir daí, escolha o botão **Criar plano de treinamento** na área de conteúdo principal para iniciar o processo de configuração de seu cronograma de treinamento personalizado.
![\[SageMaker Console de IA mostrando a página de planos de treinamento. A interface exibe informações sobre como os planos de treinamento funcionam, inclusive etapas para solicitar, monitorar e usar um plano. O painel de navegação esquerdo destaca a opção “Planos de treinamento” e o botão “Criar plano de treinamento” está visível na área de conteúdo principal.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-console.png)
Em seguida, pesquise ofertas de planos que atendam aos seus requisitos de computação.
**Topics**
+ [Pesquisar ofertas de plano de treinamento](search-training-plan-offerings.md)
+ [Reservar o melhor plano de treinamento](choose-best-training-plan.md)
+ [Listar as tarefas de treinamento](list-training-plans.md)
+ [Visualizar detalhes do plano de treinamento](training-plan-details.md)
# Pesquisar ofertas de plano de treinamento
Depois de escolher **Planos de treinamento** no painel esquerdo do console de SageMaker IA e, em seguida, **Criar plano de treinamento**, um formulário **Localizar plano de treinamento** é aberto. Esse formulário permite que você especifique seus requisitos e pesquise ofertas adequadas de plano de treinamento.
Siga estas etapas para concluir a instalação:
1. Identifique seu **destino**: os planos de treinamento são específicos para o recurso de destino. Especifique se você deseja usar um plano para executar trabalhos SageMaker de treinamento ou SageMaker HyperPod clusters.
1. Para o **tipo de computação**, você pode escolher entre **Instância** ou **UltraServer**. UltraServers são conectar várias instâncias do Amazon EC2 usando uma interconexão aceleradora de baixa latência e alta largura de banda. Para obter mais informações, consulte [Amazon EC2 UltraServers](https://aws.amazon.com/ec2/ultraservers/). Para saber como você pode usar UltraServers com a SageMaker IA, consulte[UltraServers em SageMaker IA](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-ultraservers).
1. Escolha o **tipo de instância** **e a contagem** de instâncias de sua preferência: para ver os tipos de instância disponíveis em determinadas Região da AWS opções de duração e quantidade, consulte[Tipos de instância Regiões da AWS e preços suportados](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-supported-instances-and-regions).
1. Defina seus parâmetros de tempo: escolha as datas de início e término desejadas e especifique a duração do plano nessa janela.
1. Escolha **Encontrar planos de treinamento**.
![\[SageMaker Console de IA mostrando a página de ofertas do plano de treinamento Search. A interface exibe opções para selecionar o recurso de destino para o plano (trabalho de treinamento ou HyperPod cluster), especificar o tipo e a contagem de instâncias, definir datas de início e término e a duração da entrada. O botão Encontrar planos de treinamento está visível na parte inferior do formulário.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-search-training-plan-offerings.png)
SageMaker os planos de treinamento buscam ofertas que atendam aos seus requisitos de capacidade. Quando são encontradas correspondências dentro do período especificado, elas são exibidas na parte inferior da página. Cada oferta de plano de treinamento inclui os seguintes detalhes:
+ Duração total do plano
+ Datas de início e fim
+ Preço total para pagamento adiantado:
Passe o mouse sobre o preço para ver o detalhamento da taxa por hora da instância, da contagem de instâncias e do total de horas.
+ Número total de segmentos do plano
Ao clicar no link de detalhes do segmento, uma visualização modal é aberta com detalhes específicos do segmento:
+ Duração
+ Datas de início e fim
+ Zona de disponibilidade
![\[SageMaker Console de IA mostrando a página Pesquisar ofertas do plano de treinamento com campos de entrada para os requisitos do plano e a seção Planos disponíveis exibindo detalhes de três planos encontrados com durações, preços e status de disponibilidade variados.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-available-offerings.png)
Se nenhum plano adequado for encontrado ou os planos disponíveis não atenderem às suas necessidades, ajuste seus critérios de pesquisa modificando os parâmetros no formulário **Requisitos dos planos de treinamento**. Depois de encontrar uma oferta adequada, selecione-a e escolha **Próximo** para prosseguir para a página de reserva do plano. Nessa página, você pode atribuir um nome ao seu plano e, em seguida, analisar e confirmar sua seleção antes de finalizar a reserva.
**nota**
Os planos marcados com `Immediately available` serão iniciados em 30 minutos, desde que o pagamento seja concluído pelo menos 5 minutos antes da hora de início programada.
# Reservar o melhor plano de treinamento
A pesquisa de plano de treinamento exibiu ofertas adequadas às suas necessidades de capacidade e orçamento.
1. Insira um nome para o plano e escolha **Próximo**.
1. Analise e **envie** seu pedido de compra.
**Importante**
Os planos de treinamento não podem ser modificados após a compra.
Os planos de treinamento não podem ser compartilhados entre AWS contas ou dentro AWS da sua organização.
Após o envio do pedido
+ O plano de treinamento aparece inicialmente como `Pending` na lista de planos de treinamento.
+ Uma fatura é gerada automaticamente após o recebimento do pedido.
+ O pagamento total é recebido durante o processo de atendimento.
+ Depois que o pagamento é processado com êxito, o status do plano muda para `Scheduled` e o plano fica disponível para uso.
![\[SageMaker Console de IA mostrando a página “Revisão e compra” de um plano de treinamento. A página exibe detalhes do plano de treinamento, como informações sobre o segmento, preço, nome do plano e tags. Existem opções para editar, cancelar, voltar ou criar o plano.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-review-and-purchase-training-plan.png)
# Listar as tarefas de treinamento
Para visualizar seus planos de treinamento:
1. Navegue até o console de SageMaker IA em [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
1. Escolha **Planos de treinamento** no menu do painel esquerdo. Isso exibe uma lista de todos os seus planos de treinamento, incluindo nome, status, tipo de recurso de destino e outros detalhes importantes.
Depois de comprar um plano, essa lista é aberta. Os planos recém-criados exibem o status `Pending` até que o pagamento seja concluído. O status geralmente é atualizado alguns minutos após o processamento do pagamento.
![\[SageMaker Console de IA mostrando a lista da página de planos de treinamento. A página inclui uma tabela listando os planos de treinamento com detalhes como nome, status, total de instâncias, instâncias em uso, zona, data de início e data de término. Um botão para criar um plano de treinamento está visível.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-list-training-plans.png)
# Visualizar detalhes do plano de treinamento
Na lista de planos de treinamento, siga o nome do plano para visualizar os respectivos detalhes. Especificamente, você pode verificar o uso atual de capacidade e listar as workloads na página de detalhes do seu plano.
A página de detalhes mostra:
+ Visão geral do plano de treinamento: status, meta, tipo de instância e duração.
+ Seções expansíveis para detalhes do segmento, preços, nome do plano e tags.
+ Utilização de capacidade:
+ Total: o número total de instâncias reservadas no plano de treinamento.
+ Em uso: o número de instâncias em uso no momento no plano de treinamento.
+ Instâncias disponíveis: o número de instâncias disponíveis para uso no momento no plano de treinamento.
Na parte inferior da página, um link permite que você visualize os trabalhos de treinamento ou a lista de grupos de instâncias de SageMaker HyperPod cluster associados a esse plano, dependendo do recurso de destino.
![\[SageMaker Página do console de IA exibindo detalhes de um plano de treinamento. A página mostra informações básicas do plano, status e detalhes da instância. Abaixo estão as seções expansíveis para obter detalhes adicionais. Na parte inferior, uma seção de utilização da capacidade mostra as instâncias totais, em uso e disponíveis para o plano.\]](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/training-plans/tp-view-training-plan.png)
# SageMaker criação de planos de treinamento usando a SageMaker API, ou AWS CLI
SageMaker os planos de treinamento apoiam a criação programática de planos de treinamento por meio de sua API. Você pode interagir com a API de planos de treinamento usando o AWS CLI ou SageMaker SDKs.
SageMaker As ações de API dos planos de treinamento fornecem um fluxo de trabalho abrangente para gerenciar os planos de treinamento de forma programática:
+ **`SearchTrainingPlanOfferings`:** permite que os usuários consultem e descubram os recursos de computação disponíveis especificando determinados parâmetros, como tipo de instância, contagem e janela de tempo desejada. A API exibe uma lista classificada das ofertas de plano de treinamento que melhor atendem aos requisitos do usuário.
+ **`CreateTrainingPlan`:** permite a reserva de uma oferta específica de plano de treinamento, transformando uma possível capacidade computacional em uma capacidade reservada programada com um ARN de plano de treinamento exclusivo.
+ **`ListTrainingPlans`:** fornece um método para recuperar e revisar todos os planos de treinamento existentes na AWS conta de um usuário, com recursos opcionais de filtragem e classificação.
+ **`DescribeTrainingPlan`:** oferece informações detalhadas sobre um plano de treinamento específico, inclusive os respectivos estágios do ciclo de vida, como `Pending`, `Active` e `Expired`.
+ **`ExtendTrainingPlan`:** amplia um plano de treinamento existente comprando uma oferta de extensão. Para obter mais informações, consulte [Extensão dos planos de treinamento](training-plan-extension.md).
+ **`DescribeTrainingPlanExtensionHistory`:** recupera o histórico de extensões de um plano de treinamento. Para obter mais informações, consulte [Extensão dos planos de treinamento](training-plan-extension.md).
**Topics**
+ [Pesquisar ofertas de plano de treinamento](search-training-plan-offerings-api-cli-sdk.md)
+ [Reservar o melhor plano de treinamento](choose-best-training-plan-using-api-cli-sdk.md)
+ [Listar as tarefas de treinamento](list-training-plans-using-api-cli-sdk.md)
+ [Visualizar detalhes do plano de treinamento](training-plan-details-using-api-cli-sdk.md)
# Pesquisar ofertas de plano de treinamento
Para criar um plano de treinamento, primeiro chame a operação de API [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_SearchTrainingPlanOfferings.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_SearchTrainingPlanOfferings.html), inserindo os requisitos do plano (como tipo de instância, contagem e janela de tempo desejada) como parâmetros de entrada. Os planos de treinamento são específicos para seus recursos de destino. Especifique para qual recurso de destino o plano será usado (`training-job` ou `hyperpod-cluster`). A API exibe uma lista de ofertas disponíveis que correspondem aos seus requisitos. Se nenhuma oferta adequada for encontrada, talvez seja necessário ajustar seus requisitos e pesquisar novamente.
Essa chamada de API recupera as ofertas do plano de treinamento que melhor atendem às suas necessidades de capacidade. Cada resposta [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_TrainingPlanOffering.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_TrainingPlanOffering.html) exibida é identificada por um ID de oferta exclusivo. A primeira oferta da lista representa a melhor opção para suas necessidades. Se nenhum plano de treinamento adequado estiver disponível nas datas especificadas, a lista estará vazia. Ajuste seus critérios de pesquisa e procure um novo conjunto de ofertas.
+ As durações das reservas estão disponíveis em incrementos de 1 dia, de 1 a 182 dias.
+ As opções de quantidade de instâncias de reserva são 1, 2, 4, 8, 16, 32 ou 64 instâncias.
Para saber mais sobre a lista de instâncias disponíveis suportadas pelos planos de SageMaker treinamento, consulte[Tipos de instância Regiões da AWS e preços suportados](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-supported-instances-and-regions).
O exemplo a seguir usa um AWS CLI comando para solicitar ofertas de planos de treinamento com informações específicas sobre tipo de instância, contagem e horário.
```
# 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"
```
Este documento JSON é um exemplo de resposta da API de planos de SageMaker treinamento. A resposta fornece informações sobre várias ofertas de planos de treinamento disponíveis que atendem aos requisitos de capacidade especificados. Inclui três ofertas distintas com durações, taxas iniciais e start/end horários variados, todas usando o mesmo tipo de instância e visando trabalhos de treinamento.
```
{
"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"
}
]
}
]
}
```
A seguir está um exemplo de comando de como usar o AWS CLI para pesquisar ofertas de planos de treinamento que UltraServers incluam.
```
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"
}
]
}
]
}
```
As seções a seguir definem os parâmetros de solicitação de entrada obrigatórios e opcionais para a operação de API `SearchTrainingPlanOfferings`.
## Parâmetros necessários
Ao chamar a API [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_SearchTrainingPlanOfferings.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_SearchTrainingPlanOfferings.html) para listar ofertas de plano de treinamento que atendam aos seus requisitos, você deve fornecer os seguintes valores:
+ `TargetResources`: os recursos de destino (`training-job` ou `hyperpod-cluster`) para os quais o plano será usado. O valor padrão é `training-job`. Os planos de treinamento são específicos para seus recursos de destino.
+ Um plano de treinamento projetado para trabalhos de SageMaker treinamento só pode ser usado para agendar e executar trabalhos de treinamento.
+ Um plano de treinamento para HyperPod clusters pode ser usado exclusivamente para fornecer recursos computacionais ao grupo de instâncias de um cluster.
+ `InstanceType`: o tipo de instância a ser provisionada. O `InstanceType` deve ser de um tipo compatível.
Para saber mais sobre a lista de instâncias disponíveis suportadas pelos planos de SageMaker treinamento, consulte[Tipos de instância Regiões da AWS e preços suportados](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-supported-instances-and-regions).
+ `InstanceCount`: o número de instâncias a serem provisionadas. Se o número de instâncias for maior que 1, deve ser uma potência de 2.
+ `DurationHour`: a duração total em horas do plano solicitado. `DurationHour` é arredondado para o próximo múltiplo de 24.
## Parâmetros opcionais
As seções a seguir fornecem detalhes de alguns parâmetros opcionais que você pode passar para a solicitação de API `SearchTrainingPlanOfferings`.
+ `StartTimeAfter`: especifique a hora de início solicitada do plano. `StartTimeAfter` deve ser um `timestamp` ou um valor `ISO 8601 date/time` no futuro.
+ `EndTimeBefore`: especifique a hora de término solicitada do plano no formato `timestamp` ou `ISO 8601 date/time`. `EndTimeBefore` deve ser pelo menos 24 horas após a hora de início.
+ `UltraServerType`: especifique o tipo UltraServer de pesquisa. Para obter mais informações sobre UltraServers, consulte[UltraServers em SageMaker IA](reserve-capacity-with-training-plans.md#training-plans-ultraservers).
+ `UltraServerCount`: especifique o número de UltraServers para pesquisar.
# Reservar o melhor plano de treinamento
Depois de analisar as ofertas de plano de treinamento disponíveis que melhor atendem às suas necessidades, você pode reservar um plano específico chamando a operação de API [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html). Quando criado, a princípio o plano entra em um estado `Pending` e permanece nele até que o processo de reserva seja concluído. A resposta à chamada de API exibirá o nome do recurso da Amazon (ARN) do plano de treinamento. Anote esse ARN para fins de rastreamento e monitoramento posteriores. A reserva do plano de treinamento é preenchida de forma assíncrona no backend. O pagamento do valor total é cobrado como parte do processo de atendimento. Depois que a transação de pagamento é concluída e as capacidades reservadas solicitadas são garantidas, o plano de treinamento é definido com o estado `Scheduled` e está pronto para ser agendado.
**Importante**
Os planos de treinamento não podem ser modificados após a compra.
Os planos de treinamento não podem ser compartilhados entre AWS contas ou dentro AWS da sua organização.
O exemplo a seguir usa o AWS CLI comando an para solicitar um plano de treinamento específico, passando o ID do plano como parâmetro.
```
aws sagemaker create-training-plan \
--training-plan-offering-id "tpo-SHA-256-hash-value" \
--training-plan-name "name" \
```
Este documento JSON é um exemplo de resposta da API de planos de SageMaker treinamento. A resposta contém o nome do recurso da Amazon (ARN) do plano de treinamento que foi criado com êxito.
**nota**
O plano de treinamento permanece no status `Pending` até que o processo de atendimento seja concluído.
```
{
"TrainingPlanArn":"arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789123:training-plan/large-models-fine-tuning"
}
```
As seções a seguir definem os parâmetros de solicitação de entrada obrigatórios e opcionais para a operação de API [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html).
## Parâmetros necessários
Ao chamar a API [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateTrainingPlan.html) para reservar um plano de treinamento específico, você deve fornecer os seguintes valores:
+ `TrainingPlanOfferingId`: o ID do plano que você está escolhendo. Você pode recuperar o ID de uma oferta de plano na resposta da chamada de API `SearchTrainingPlanOfferings`. O formato deve começar com `pto-*`.
+ `TrainingPlanName`: o nome do plano que você está criando.
# Listar as tarefas de treinamento
Você pode listar todos os planos de treinamento que foram criados em sua AWS conta e região chamando a [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ListTrainingPlans.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ListTrainingPlans.html)API.
O exemplo a seguir usa um AWS CLI comando para recuperar a lista dos seus planos de treinamento.
```
aws sagemaker list-training-plans \
--start-time-after "2024-09-26T00:00:01.000Z"
```
Este documento JSON é um exemplo de resposta da API de planos de SageMaker treinamento. A resposta fornece detalhes sobre um plano de treinamento que foi criado e reservado com êxito.
```
{
"[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"
}
]
}
```
As seções a seguir fornecem detalhes de alguns parâmetros opcionais que você pode passar para solicitação de API `ListTrainingPlans`.
## Parâmetros opcionais
As seções a seguir fornecem detalhes de alguns parâmetros opcionais que você pode passar para a solicitação de API `ListTrainingPlans`.
+ `StartTimeAfter`: a hora de início do intervalo de tempo real dos planos listados, especificada como `timestamp` ou `ISO 8601 date/time`.
+ `StartTimeBefore`: a hora de término do intervalo de tempo real dos planos listados, especificada como `timestamp` ou `ISO 8601 date/time`.
+ `Filters`: Critérios usados para filtrar os resultados, com até 5 pares nome-valor em que “Nome” é o nome de um campo de a [TrainingPlanSummary](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_TrainingPlanSummary.html)e “Valor” é o valor a ser considerado para o filtro. Por exemplo, `Name=Status,Value=Active`.
O exemplo a seguir usa um AWS CLI comando para recuperar sua lista de planos de treinamento, usando alguns dos parâmetros opcionais descritos acima.
```
aws sagemaker list-training-plans --max-results 10 --sort-by StartTime --sort-order Descending --start-time-after 13000000 --filters Name=Status,Value=Active
```
# Visualizar detalhes do plano de treinamento
Para monitorar o status ou recuperar detalhes de um plano de treinamento, você pode usar a API [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeTrainingPlan.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeTrainingPlan.html). A resposta da API inclui um campo `Status` que mostra o estado atual do plano de treinamento:
+ Se a compra do plano falhar, o status será definido como `Failed`.
+ Após o pagamento bem-sucedido, o status muda de `Pending` para `Scheduled`, com base na data de início do plano.
+ Quando o plano atinge a data de início, o status muda para `Active`.
+ Para planos com várias capacidades reservadas descontínuas, o status reverte para `Scheduled` entre os períodos ativos, até a data de início da próxima capacidade reservada.
+ Após a data de término do plano, o status passa a ser `Expired`.
Quando o status for`Scheduled`, você poderá utilizar a capacidade reservada no plano para seus trabalhos de SageMaker treinamento ou cargas de trabalho de HyperPod cluster.
**nota**
As tarefas de treinamento associadas ao plano permanecem no status `Pending` até que o plano se torne `Active`.
Para HyperPod clusters que usam um plano de treinamento para capacidade computacional, o status do grupo de instâncias aparece como `InService` uma vez criado.
O exemplo a seguir usa um AWS CLI comando para recuperar os detalhes de um plano de treinamento pelo nome.
```
aws sagemaker describe-training-plan \
--training-plan-name "name"
```
Este documento JSON é um exemplo de resposta da API de planos de SageMaker treinamento. Essa resposta fornece detalhes sobre um plano de treinamento que foi criado com êxito.
```
{
"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"
}
```
As seções a seguir definem o parâmetro de solicitação de entrada obrigatório para a operação de API `DescribeTrainingPlan`.
## Parâmetros necessários
+ `TrainingPlanName`: o nome do plano de treinamento que você deseja descrever.