AWS BatchがSageMakerトレーニングジョブのスケジューリングをサポートするようになりました

本日より、AWS Batch は SageMaker Training ジョブのスケジューリングをサポートするようになりました。AWS Batch for SageMaker Training ジョブにより、データサイエンティストは AWS Batch で強化された設定可能なキューにトレーニングジョブを送信できるようになります。この統合により、優先度とリソースの可用性に基づいてジョブがスケジュールされ、手動での再試行や調整が不要になります。さらに、システム管理者は公平共有スケジューリングポリシーを設定して、チーム間のリソース使用率を最適化できます。システムは失敗したジョブを自動的に再試行し、キューのステータスを可視化します。また、必要なときに必要な容量を保証するために、SageMaker Flexible Training Plans (FTP) を調達することもできます。Flexible Training Plan を導入することで、Batch のキュー機能により、プランの期間中、利用率を最大化できます。データサイエンティストは、インフラストラクチャの複雑さが自動的に処理されることを理解した上で、SageMaker Python SDK から直接、自信を持って実験を送信できます。AWS Batch for SageMaker Training ジョブは、AWS Management Console、AWS Command Line Interface (CLI)、または AWS SDK を介してすぐに利用できます。AWS Batch 自体に別途料金はかかりません。お客様は、アプリケーションの実行に使用された AWS リソースに対してのみお支払いいただきます。AWS Batch for SageMaker Training ジョブは、AWS Batch と SageMaker AI が利用可能なすべての商用 AWS リージョンで一般提供が開始されました。開始するには、「AWS Batch for SageMaker Training jobs ドキュメント」および「ブログ投稿」をご覧ください。