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# Crea un ambiente di servizio in AWS Batch
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Prima di poter eseguire 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
<a name="create-service-environments-prerequisites"></a>

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 Policy, ruoli e autorizzazioni IAM](IAM_policies.md).

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

Usa 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. Per ** 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. Per Numero ** massimo di istanze, ** immettete il numero massimo di istanze di training simultanee

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

1. Scegli **Avanti**.

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

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

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

**Per creare un ambiente di servizio **

1. Crea 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. Quando la creazione viene completata correttamente, lo stato cambia `VALID` e l'ambiente di servizio è pronto per l'aggiunta di una coda dei lavori di servizio in modo che l'ambiente di servizio possa iniziare l'elaborazione dei lavori.

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