Crea un ambiente di servizio in AWS Batch

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

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.

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/.

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

3. Scegli Crea ambiente, seleziona Ambiente di servizio.

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

5. 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 (_).

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

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

8. Scegli Next (Successivo).

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

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

2. (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

3. 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.