AWS Batch hiện hỗ trợ quản lý hạn mức và quyền ưu tiên cho các công việc Đào tạo SageMaker
AWS Batch hiện hỗ trợ quản lý hạn mức cùng với quyền ưu tiên cho các công việc Đào tạo SageMaker, cho phép bạn phân bổ và chia sẻ tài nguyên điện toán hiệu quả giữa các nhóm và dự án của mình. Nếu bạn đang sử dụng dung lượng GPU trong các công việc Đào tạo SageMaker, thì giờ đây, bạn có thể phân bổ tài nguyên điện toán một cách thông minh, xác định mức ưu tiên cho các công việc đào tạo quan trọng đối với doanh nghiệp, cũng như tự động chiếm chỗ của khối lượng công việc có mức độ ưu tiên thấp hơn cho các thử nghiệm khẩn cấp của bạn.
Với tính năng quản lý hạn mức, bạn có thể tạo tối đa 20 phần chia sẻ hạn mức cho mỗi hàng đợi công việc, có tác dụng như hàng đợi ảo với giới hạn dung lượng chuyên dụng và chiến lược chia sẻ tài nguyên có thể định cấu hình. Dịch vụ sẽ tự động sử dụng quyền ưu tiên giữa các phần chia sẻ để khôi phục dung lượng đã mượn khi chủ sở hữu ban đầu gửi công việc, cũng như hỗ trợ quyền ưu tiên trong phần chia sẻ để cho phép công việc có mức ưu tiên cao được thực hiện trước công việc có mức ưu tiên thấp hơn trong cùng một phần chia sẻ hạn mức. Bạn có thể theo dõi việc sử dụng công suất tại hàng đợi, phần chia sẻ hạn mức và thông tin chi tiết ở cấp độ công việc, cập nhật mức ưu tiên công việc sau khi gửi để ảnh hưởng đến quyết định thực hiện trước và định cấu hình giới hạn thử lại việc thực hiện trước để kiểm soát hành vi. Tính năng tích hợp trực tiếp với SageMaker Python SDK thông qua mô-đun aws_batch.
Tính năng quản lý hạn mức cùng với quyền ưu tiên dành cho công việc Đào tạo SageMaker hiện được cung cấp ở tất cả các Khu vực AWS có AWS Batch. Để biết thêm thông tin, hãy xem sổ tay ví dụ Quản lý hạn mức của chúng tôi trên GitHub và Hướng dẫn sử dụng AWS Batch.