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# Senden von Aufträgen aus der Ferne mit der Toolkit-Bibliothek
<a name="sagemaker-hyperpod-ray-remote-job-submission"></a>

Wenn das `toolkit-for-ray-on-sagemaker-ai` Paket installiert ist, authentifizieren sich Rays Standard-Jobs-CLI und das Python-SDK über den gesicherten Endpunkt des Clusters unter Verwendung des Adressschemas, das das Paket registriert. `sagemaker_ray://` Sie senden und verfolgen Jobs von einem Laptop, einer CI/CD Pipeline oder einer beliebigen Umgebung mit AWS Anmeldeinformationen aus, ohne `kubectl port-forward` und ohne direkten Netzwerkpfad zum Cluster. Das Paket ist in SageMaker Distribution Images vorinstalliert.

## Voraussetzungen
<a name="sagemaker-hyperpod-ray-remote-job-submission-prerequisites"></a>
+ Ein authentifizierter Endpunkt auf dem Cluster. Weitere Informationen finden Sie unter [Den HyperPod Ray Endpoint Operator installieren](sagemaker-hyperpod-ray-endpoint-operator.md).
+ Das Toolkit-Paket, wenn Sie sich nicht in einem SageMaker Distribution-Image befinden:

  ```
  pip install toolkit-for-ray-on-sagemaker-ai
  ```

## Adressieren Sie den Cluster
<a name="sagemaker-hyperpod-ray-remote-job-submission-address"></a>

Das Paket fügt ein `sagemaker_ray` Adressschema hinzu. Sie übergeben es an einen beliebigen `ray job` Befehl mit`--address`:

```
sagemaker_ray://{{my-cluster}}/{{my-namespace}}
```

## Jobs über die CLI senden und auflisten
<a name="sagemaker-hyperpod-ray-remote-job-submission-cli"></a>

Listen Sie die Jobs in einem Cluster auf und senden Sie dann ein Arbeitsverzeichnis mit einem Eingabeskript.

```
ray job list --address sagemaker_ray://{{my-cluster}}/{{my-namespace}}

ray job submit \
    --address sagemaker_ray://{{my-cluster}}/{{my-namespace}} \
    --working-dir ./src \
    -- python {{my-script.py}}
```

Der Endpunkt authentifiziert die Anfrage anhand Ihrer Identität, sodass Sie den Cluster ohne VPN oder weitergeleiteten Port erreichen.

## Von Python aus einreichen
<a name="sagemaker-hyperpod-ray-remote-job-submission-python"></a>

Um von Python aus zu senden, verwenden Sie Rays Standard `JobSubmissionClient` mit der `sagemaker_ray` Adresse. Wenn das `toolkit-for-ray-on-sagemaker-ai` Paket installiert ist, registriert es das Adressschema, sodass keine weitere Änderung erforderlich ist.

```
from ray.job_submission import JobSubmissionClient

client = JobSubmissionClient("sagemaker_ray://{{my-cluster}}/{{my-namespace}}")
job_id = client.submit_job(
    entrypoint="python my-script.py",
    runtime_env={"working_dir": "./src"},
)
print(job_id)
```

## Einen übermittelten Job verfolgen
<a name="sagemaker-hyperpod-ray-remote-job-submission-tracking"></a>

Der Auftrag wird von derselben Adresse verwaltet, sodass ein Auftrag, den Sie per Fernzugriff eingereicht haben, aus der Ferne nachverfolgt wird. Jeder Befehl verwendet die Job-ID, die bei der Einreichung zurückgegeben wurde.

```
ray job status {{my-job-id}} --address sagemaker_ray://{{my-cluster}}/{{my-namespace}}

ray job logs {{my-job-id}} --address sagemaker_ray://{{my-cluster}}/{{my-namespace}} --follow

ray job stop {{my-job-id}} --address sagemaker_ray://{{my-cluster}}/{{my-namespace}}
```

`ray job logs --follow`streamt die Ausgabe, bis der Job beendet ist. `ray job stop`fordert einen würdevollen Stopp an.

In der Ray ** Dashboard-Jobs-Ansicht werden alle ** Jobs auf dem Cluster mit Status, Startzeit und Protokollen aufgeführt. In Studio listet die ** Registerkarte „**Aufgaben“ die Ray-Workloads einschließlich der übermittelten Jobs auf. Weitere Informationen finden Sie unter [Verwaltung von Ray-Workloads mit Studio](sagemaker-hyperpod-ray-manage-studio.md).

Den vollständigen Satz der Ray Jobs CLI-Befehle und -Optionen finden Sie unter [ Schnellstart mit der Ray Jobs CLI ](https://docs.ray.io/en/latest/cluster/running-applications/job-submission/quickstart.html) in der Ray-Dokumentation.