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Emplois dans le secteur des services en AWS Batch
AWS Batch les tâches de service vous permettent de soumettre des demandes aux AWS services par le biais de files d'attente de AWS Batch tâches. AWS Batch Soutient actuellement les emplois SageMaker de formation en tant qu'emplois de service. Contrairement aux tâches conteneurisées AWS Batch qui gèrent l'exécution du conteneur sous-jacent, les tâches de service permettent de AWS Batch fournir des fonctionnalités de planification des tâches et de mise en file d'attente tandis que le AWS service cible (tel que l' SageMaker IA) gère l'exécution effective des tâches.
AWS Batch for SageMaker Training jobs permet aux data scientists de soumettre des tâches de formation prioritaires à des files d'attente configurables, garantissant ainsi que les charges de travail s'exécutent sans intervention dès que les ressources sont disponibles. Cette fonctionnalité permet de relever des défis courants tels que la coordination des ressources, la prévention des dépenses excessives accidentelles, le respect des contraintes budgétaires, l'optimisation des coûts avec les instances réservées et la suppression de la nécessité d'une coordination manuelle entre les membres de l'équipe.
Les tâches de service diffèrent des tâches conteneurisées de plusieurs manières principales :
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Soumission des tâches : les tâches de service doivent être soumises à l'aide de l'SubmitServiceJobAPI. Les tâches de service ne peuvent pas être soumises via la AWS Batch console.
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Exécution des tâches : AWS Batch planifie et met en file d'attente les tâches de service, mais le AWS service cible exécute la charge de travail réelle des tâches.
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Identifiants de ressources : les tâches de service utilisent des ARN qui contiennent « service-job » au lieu de « job » pour les distinguer des tâches conteneurisées.
Pour commencer à utiliser les emplois AWS Batch de service pour SageMaker la formation, consultezCommencer à utiliser AWS Batch l' SageMaker IA.
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