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# `RUNNABLE` 任務因容量而卡在 中
<a name="sm_job_stuck_in_runnable_capacity"></a>

下列案例說明如何 AWS Batch 識別容量不足的情況。

**執行個體容量不足**  
AWS Batch 將 SageMaker Training 任務收到的兩組回應解譯為執行個體容量不足的情況。每當收到這些項目時， 都會 AWS Batch 設定 `statusReason`對應的 `CAPACITY:INSUFFICIENT_INSTANCE_CAPACITY`。  
在這兩種情況下， AWS Batch 任務提交與失敗`SCHEDULED`之間所花費的對應任務時間會在任務提交之間累積，以便與 進行比較`maxTimeSeconds`。      
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/batch/latest/userguide/sm_job_stuck_in_runnable_capacity.html)
如果其中一個案例遭到命中， AWS Batch 會將任務視為遇到容量不足。  
+ **`statusReason` 當任務停滯時的訊息：** `CAPACITY:INSUFFICIENT_INSTANCE_CAPACITY - Unable to provision requested compute resources`
+ **`reason` 用於 `jobStateTimeLimitActions`：** `CAPACITY:INSUFFICIENT_INSTANCE_CAPACITY`
+ **`statusReason` 任務被 終止後的訊息`jobStateTimeLimitActions`：** `Terminated by JobStateTimeLimit action due to reason: CAPACITY:INSUFFICIENT_INSTANCE_CAPACITY`