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# Gérer un poste SageMaker de formation
<a name="cluster-specific-configurations-run-sagemaker-training-job"></a>

SageMaker HyperPod Recipes soutient la soumission d'un poste de SageMaker formation. Avant de soumettre la tâche d’entraînement, vous devez mettre à jour la configuration du cluster, `sm_job.yaml`, et installer l’environnement correspondant.

## Utilisez votre recette comme SageMaker stage de formation
<a name="cluster-specific-configurations-cluster-config-sm-job-yaml"></a>

Vous pouvez utiliser votre recette comme tâche de SageMaker formation si vous n'hébergez pas de cluster. Vous devez modifier le fichier de configuration de la tâche `sm_job.yaml` de SageMaker formation pour exécuter votre recette.

```
sm_jobs_config:
  output_path: null 
  tensorboard_config:
    output_path: null 
    container_logs_path: null
  wait: True 
  inputs: 
    s3: 
      train: null
      val: null
    file_system:  
      directory_path: null
  additional_estimator_kwargs: 
    max_run: 1800
```

1. `output_path` : vous pouvez spécifier l’emplacement où vous souhaitez enregistrer votre modèle dans une URL Amazon S3.

1. `tensorboard_config`: vous pouvez spécifier une configuration TensorBoard associée telle que le chemin de sortie ou le chemin TensorBoard des journaux.

1. `wait` : vous pouvez indiquer si vous attendez que la tâche soit terminée lorsque vous soumettez votre tâche d’entraînement.

1. `inputs` : vous pouvez spécifier les chemins pour vos données d’entraînement et de validation. La source de données peut provenir d'un système de fichiers partagé tel qu'Amazon FSx ou d'une URL Amazon S3.

1. `additional_estimator_kwargs`: Arguments estimateurs supplémentaires en faveur de la soumission d'un poste de formation à la plateforme d'emplois de SageMaker formation. Pour plus d’informations, consultez [Algorithm Estimator](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/training/algorithm.html).