AWS Batch ahora es compatible con la administración de cuotas y la preferencia para los trabajos de entrenamiento de SageMaker
AWS Batch ahora es compatible con la administración de cuotas con preferencia para los trabajos de entrenamiento de SageMaker, lo que le permite asignar y compartir de manera eficiente los recursos de cómputo entre sus equipos y sus proyectos. Si utiliza la capacidad de la GPU en los trabajos de entrenamiento de SageMaker, ahora puede asignar de forma inteligente los recursos de cómputo, priorizar los trabajos de entrenamiento críticos para el negocio y adelantarse automáticamente a las cargas de trabajo de menor prioridad cuando lleguen los experimentos urgentes.
Con la administración de cuotas, puede crear hasta 20 cuotas compartidas por cola de trabajo que funcionen como colas virtuales con límites de capacidad dedicados y estrategias de uso compartido de recursos configurables. El servicio utiliza automáticamente la preferencia por acciones cruzadas para restaurar la capacidad prestada cuando el propietario original envía los trabajos y es compatible con la preferencia por recursos compartidos para permitir que los trabajos de alta prioridad se antepongan a los trabajos de menor prioridad dentro de la misma cuota compartida. Puede supervisar el uso de la capacidad en la cola, la cuota compartida y la granularidad a nivel de trabajo, actualizar las prioridades de los trabajos después de su envío para influir en las decisiones de preferencia y configurar los límites de reintentos preferentes para controlar el comportamiento. La función se integra directamente con SageMaker Python SDK mediante el módulo aws_batch.
La administración de cuotas con preferencia para los trabajos de entrenamiento de SageMaker ya está disponible en todas las regiones de AWS en las que está disponible AWS Batch. Para obtener más información, consulte nuestro cuaderno de ejemplo de Administración de cuotas en GitHub y la Guía del usuario de AWS Batch.