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# Crea un ambiente di servizio in AWS Batch
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Prima di poter eseguire i lavori di SageMaker formazione in AWS Batch, è necessario creare un ambiente di servizio. Puoi creare un ambiente di servizio che contenga i parametri di configurazione necessari AWS Batch per l'integrazione con i servizi di SageMaker intelligenza artificiale e inviare lavori di SageMaker formazione per tuo conto.

## Prerequisiti
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Prima di creare un ambiente di servizio, assicurati di avere:
+ Autorizzazioni **IAM: autorizzazioni** per creare e gestire ambienti di servizio. Per ulteriori informazioni, consulta [AWS Batch Politiche, ruoli e autorizzazioni IAM](IAM_policies.md).

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#### [ Create a service environment (AWS Console) ]

Utilizza la AWS Batch console per creare un ambiente di servizio tramite l'interfaccia web.

**Per creare un ambiente di servizio**

1. Apri la AWS Batch console all'indirizzo [https://console.aws.amazon.com/batch/](https://console.aws.amazon.com/batch/).

1. Nel riquadro di navigazione, selezionare **Compute environments (Ambienti di calcolo)**.

1. Scegli **Crea ambiente**, seleziona **Ambiente di servizio**.

1. Per la **configurazione dell'ambiente di servizio** scegli SageMaker AI.

1. In **Nome**, inserisci un nome univoco per il tuo ambiente di servizio. I caratteri validi sono a-z, A-Z, 0-9, trattini (-) e trattini bassi (\$1).

1. Per **Numero massimo di istanze, inserisci il numero massimo di istanze** di addestramento simultanee

1. (Facoltativo) Aggiungi tag selezionando **Aggiungi tag** e inserendo le coppie chiave-valore.

1. Scegli **Next (Successivo)**.

1. Esamina i dettagli del nuovo ambiente di servizio e scegli **Crea ambiente di servizio**.

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#### [ Create a service environment (AWS CLI) ]

Utilizzate il `create-service-environment` comando per creare un ambiente di servizio con la AWS CLI.

**Per creare un ambiente di servizio**

1. Creare un ambiente di servizio con i parametri di base richiesti:

   ```
   aws batch create-service-environment \
       --service-environment-name my-sagemaker-service-env \
       --service-environment-type SAGEMAKER_TRAINING \
       --capacity-limits capacityUnit=NUM_INSTANCES,maxCapacity=10
   ```

1. (Facoltativo) Crea un ambiente di servizio con tag:

   ```
   aws batch create-service-environment \
       --service-environment-name my-sagemaker-service-env \
       --service-environment-type SAGEMAKER_TRAINING \
       --capacity-limits capacityUnit=NUM_INSTANCES,maxCapacity=10 \
       --tags team=data-science,project=ml-training
   ```

1. Verifica che l'ambiente di servizio sia stato creato correttamente:

   ```
   aws batch describe-service-environments \
       --service-environment my-sagemaker-service-env
   ```

L'ambiente di servizio viene visualizzato nell'elenco Ambienti con uno `CREATING` stato. Una volta completata correttamente la creazione, lo stato cambia `VALID` e l'ambiente di servizio è pronto per l'aggiunta di una coda di lavori di assistenza in modo che l'ambiente di servizio possa iniziare a elaborare i lavori.

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