Créez un environnement de service dans AWS Batch

Avant de pouvoir exécuter des tâches de SageMaker formation dans AWS Batch, vous devez créer un environnement de service. Vous pouvez créer un environnement de service contenant les paramètres de configuration requis AWS Batch pour intégrer les services d' SageMaker IA et soumettre des tâches de SageMaker formation en votre nom.

Prérequis

Avant de créer un environnement de service, assurez-vous de disposer des éléments suivants :

• Autorisations IAM : autorisations permettant de créer et de gérer des environnements de service. Pour de plus amples informations, veuillez consulter AWS Batch Politiques, rôles et autorisations IAM.

Create a service environment (AWS Console)

Utilisez la AWS Batch console pour créer un environnement de service via l'interface Web.

Pour créer un environnement de service

1. Ouvrez la AWS Batch console à l'adresse https://console.aws.amazon.com/batch/.

2. Dans le panneau de navigation, choisissez Environments (Environnements).

3. Choisissez Créer un environnement, puis sélectionnez Environnement de service.

4. Pour la configuration de l'environnement de service, choisissez SageMaker AI.

5. Dans Nom, entrez un nom unique pour votre environnement de service. Les caractères valides sont a-z, A-Z, 0-9, les tirets (-) et les traits de soulignement (_).

6. Pour Nombre maximal d'instances, entrez le nombre maximum d'instances de formation simultanées.

7. (Facultatif) Ajoutez des balises en choisissant Ajouter une balise et en saisissant des paires clé-valeur.

8. Choisissez Suivant.

9. Passez en revue les détails du nouvel environnement de service et choisissez Créer un environnement de service.

Create a service environment (AWS CLI)

Utilisez la create-service-environment commande pour créer un environnement de service avec la AWS CLI.

Pour créer un environnement de service

1. Créez un environnement de service avec les paramètres de base requis :

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

2. (Facultatif) Créez un environnement de service avec des balises :

   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

3. Vérifiez que l'environnement de service a été créé avec succès :

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

L'environnement de service apparaît dans la liste des environnements avec un CREATING état. Lorsque la création est terminée avec succès, l'état change VALID et l'environnement de service est prêt à recevoir une file d'attente de tâches de service afin que l'environnement de service puisse commencer à traiter les tâches.