Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # HyperPod Registerkarten in Studio In Amazon SageMaker Studio können Sie zu einem Ihrer **HyperPodCluster** in Clustern (unter **Compute**) navigieren und Ihre Clusterliste einsehen. Die angezeigten Cluster enthalten Informationen wie Aufgaben, Hardwaremetriken, Einstellungen und Metadatendetails. Diese Transparenz kann Ihrem Team helfen, den richtigen Kandidaten für Ihre Workloads vor der Schulung oder Feinabstimmung zu finden. In den folgenden Abschnitten finden Sie Informationen zu den einzelnen Informationstypen. ## Aufgaben Amazon SageMaker HyperPod bietet einen Überblick über Ihre Cluster-Aufgaben. Aufgaben sind Operationen oder Jobs, die an den Cluster gesendet werden. Dabei kann es sich um Operationen des maschinellen Lernens wie Training, Durchführung von Experimenten oder Inferenz handeln. Der folgende Abschnitt enthält Informationen zu Ihren HyperPod Cluster-Aufgaben. In Amazon SageMaker Studio können Sie zu einem Ihrer **HyperPodCluster** in Clustern (unter **Compute**) navigieren und die **Aufgabeninformationen** in Ihrem Cluster anzeigen. Wenn Sie Probleme beim Anzeigen von Aufgaben haben, finden Sie weitere Informationen unter [Fehlerbehebung](sagemaker-hyperpod-studio-troubleshoot.md). Die Aufgabentabelle umfasst: ------ #### [ For Slurm clusters ] Für Slurm-Cluster werden die Aufgaben, die sich derzeit in der Slurm-Job-Scheduler-Warteschlange befinden, in der Tabelle angezeigt. Zu den Informationen, die für jede Aufgabe angezeigt werden, gehören der Name der Aufgabe, der Status, die Job-ID, die Partition, die Laufzeit, die Knoten, die von erstellt wurden, und die Aktionen. Für eine Liste und Details zu vergangenen Jobs verwenden Sie den [https://slurm.schedmd.com/sacct.html](https://slurm.schedmd.com/sacct.html)Befehl in JupyterLab oder einem Code-Editor-Terminal. *Der `sacct` Befehl wird verwendet, um *historische Informationen* über Jobs anzuzeigen, die im System *abgeschlossen oder abgeschlossen* wurden.* Er stellt Abrechnungsinformationen bereit, einschließlich der Nutzung von Jobressourcen wie Speicher und Exit-Status. Standardmäßig können alle Studio-Benutzer alle verfügbaren Slurm-Aufgaben anzeigen, verwalten und mit ihnen interagieren. Informationen zur Beschränkung der sichtbaren Aufgaben auf Studio-Benutzer finden Sie unter [Beschränken Sie die Aufgabenansicht in Studio für Slurm-Cluster](sagemaker-hyperpod-studio-setup-slurm.md#sagemaker-hyperpod-studio-setup-slurm-restrict-tasks-view). ------ #### [ For Amazon EKS clusters ] Für Amazon EKS-Cluster werden kubeflow (PyTorch, MPI, TensorFlow) -Aufgaben in der Tabelle aufgeführt. PyTorch Aufgaben werden standardmäßig angezeigt. Sie können nach PyTorch, MPI und TensorFlow unter **Aufgabentyp** sortieren. Zu den Informationen, die für jede Aufgabe angezeigt werden, gehören der Aufgabenname, der Status, der Namespace, die Prioritätsklasse und die Erstellungszeit. Standardmäßig können alle Benutzer Jobs in allen NameBereiche anzeigen. Informationen zum Einschränken der sichtbaren Kubernetes-Namespaces, die Studio-Benutzern zur Verfügung stehen, finden Sie unter [Beschränken Sie die Aufgabenansicht in Studio für EKS-Cluster](sagemaker-hyperpod-studio-setup-eks.md#sagemaker-hyperpod-studio-setup-eks-restrict-tasks-view). Wenn ein Benutzer die Aufgaben nicht sehen kann und aufgefordert wird, einen Namespace anzugeben, muss er sich diese Informationen vom Administrator holen. ------ ## Kennzahlen Amazon SageMaker HyperPod bietet einen Überblick über Ihre Slurm- oder Amazon EKS-Cluster-Nutzungsmetriken. Im Folgenden finden Sie Informationen zu Ihren HyperPod Cluster-Metriken. Sie müssen das Amazon-EKS-Add-on installieren, um die folgenden Metriken anzeigen zu können. Weitere Informationen finden [Sie unter Installieren des Amazon CloudWatch Observability EKS-Add-ons](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Container-Insights-setup-EKS-addon.html). In Amazon SageMaker Studio können Sie zu einem Ihrer **HyperPodCluster** in Clustern (unter **Compute**) navigieren und die **Metrikdetails** zu Ihrem Cluster einsehen. Metrics bietet einen umfassenden Überblick über die Metriken zur Cluster-Auslastung, einschließlich Hardware-, Team- und Aufgabenmetriken. Dazu gehören die Verfügbarkeit und Nutzung von Rechenleistung, Teamzuweisung und -auslastung sowie Informationen zur Ausführung und Wartezeit von Aufgaben. ## Einstellungen Amazon SageMaker HyperPod bietet eine Ansicht Ihrer Cluster-Einstellungen. Im Folgenden finden Sie Informationen zu Ihren HyperPod Cluster-Einstellungen. In Amazon SageMaker Studio können Sie zu einem Ihrer **HyperPodCluster** in Clustern (unter **Compute**) navigieren und die **Einstellungsinformationen** zu Ihrem Cluster einsehen. Die Informationen umfassen Folgendes: + **Instance-Details**, einschließlich Instance-ID, Status, Instance-Typ und Instance-Gruppe + Details zu **Instance-Gruppen**, einschließlich Name, Typ, Anzahl und Recheninformationen der Instance-Gruppe + Einzelheiten **zur Orchestrierung**, einschließlich Orchestrator, Version und Zertifizierungsstelle + Einzelheiten zur **Cluster-Resilienz** + **Sicherheitsdetails**, einschließlich Subnetze und Sicherheitsgruppen ## Details Amazon SageMaker HyperPod bietet eine Ansicht Ihrer Cluster-Metadatendetails. Der folgende Abschnitt enthält Informationen darüber, wie Sie Ihre HyperPod Clusterdetails abrufen können. In Amazon SageMaker Studio können Sie zu einem Ihrer **HyperPodCluster** in Clustern (unter **Compute**) navigieren und die **Details** zu Ihrem Cluster anzeigen. Dazu gehören die Tags, Protokolle und Metadaten.