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# 查看训练计划详细信息
<a name="training-plan-details-using-api-cli-sdk"></a>

要监控训练计划的状态或检索其详细信息，您可以使用 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeTrainingPlan.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeTrainingPlan.html) API。API 响应包含一个 `Status` 字段，该字段反映了训练计划的当前状态：
+ 如果计划购买失败，状态将设置为 `Failed`。
+ 成功付款后，根据计划的开始日期，状态会从 `Pending` 过渡到 `Scheduled`。
+ 当计划到达其开始日期时，状态会变为 `Active`。
+ 对于包含多个不连续预留容量的计划，其状态会在活跃期之间恢复为 `Scheduled` 状态，直至下一个预留容量的开始日期。
+ 计划结束日期后，状态会变为 `Expired`。

状态变为后`Scheduled`，您可以将计划中预留的容量用于 SageMaker 训练任务或 HyperPod 集群工作负载。

**注意**  
在计划变为 `Active` 之前，与计划关联的训练作业将保持 `Pending` 状态。
对于使用计算容量训练计划的 HyperPod 集群，实例组的状态显示为已`InService`创建。

以下示例使用 AWS CLI 命令按名称检索训练计划的详细信息。

```
aws sagemaker describe-training-plan \
--training-plan-name "name"
```

此 JSON 文档是来自 SageMaker 训练计划 API 的示例响应。该响应提供了有关已成功创建的训练计划的详细信息。

```
      { 
         "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"
      }
```

以下各部分定义了 `DescribeTrainingPlan` API 操作的必需输入请求参数。

## 必填参数
<a name="training-plan-details-required-params"></a>
+ `TrainingPlanName`：要描述的训练计划的名称。