Jobs in SageMaker HyperPod Clustern

Die folgenden Themen enthalten Verfahren und Beispiele für den Zugriff auf Rechenknoten und die Ausführung von ML-Workloads auf bereitgestellten SageMaker HyperPod Clustern. Je nachdem, wie Sie die Umgebung auf Ihrem HyperPod Cluster eingerichtet haben, gibt es viele Möglichkeiten, ML-Workloads auf Clustern auszuführen. HyperPod Beispiele für die Ausführung von ML-Workloads auf HyperPod Clustern finden Sie auch im Awsome Distributed Training Repository. GitHub In den folgenden Themen erfahren Sie, wie Sie sich bei den bereitgestellten HyperPod Clustern anmelden und wie Sie mit der Ausführung von ML-Beispiel-Workloads beginnen können.

Tipp

Praktische Beispiele und Lösungen finden Sie auch im SageMaker HyperPod Workshop.

Themen

• Greifen Sie auf Ihre SageMaker HyperPod Clusterknoten zu

• Planen Sie einen Slurm-Job auf einem Cluster SageMaker HyperPod

• Führen Sie Docker-Container auf einem Slurm-Rechenknoten aus auf HyperPod

• Führen Sie verteilte Trainingsworkloads mit aktiviertem Slurm aus HyperPod