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# Ausführen von Trainingsjobs auf einem heterogenen Cluster
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Mithilfe der Funktion für heterogene Cluster von SageMaker Training können Sie einen Trainingsjob mit mehreren Typen von ML-Instances ausführen, um die Ressourcen besser skalieren und für verschiedene ML-Trainingsaufgaben und -zwecke nutzen zu können. Wenn Ihr Trainingsjob auf einem Cluster mit GPU-Instances beispielsweise unter einer niedrigen GPU-Auslastung leidet und aufgrund von CPU-intensive Aufgaben CPU-Engpässe auftreten, kann die Verwendung eines heterogenen Clusters dazu beitragen, CPU-intensive Aufgaben auszulagern, indem kosteneffizientere CPU-Instanzgruppen hinzugefügt, solche Engpassprobleme behoben und eine bessere GPU-Auslastung erreicht werden.

**Anmerkung**  
Diese Funktion ist im Python SDK v2.98.0 und höher verfügbar. SageMaker 

**Anmerkung**  
Diese Funktion ist über die SageMaker AI-Klasse verfügbar. [ ModelTrainer ](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/api/sagemaker_train.html) Unterstützte Frameworks sind PyTorch v1.10 oder höher und TensorFlow v2.6 oder höher.

Weitere Informationen finden Sie im Blog [ Verbessern Sie das Preis-Leistungs-Verhältnis Ihres Modelltrainings mithilfe heterogener Amazon SageMaker AI-Cluster. ](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/improve-price-performance-of-your-model-training-using-amazon-sagemaker-heterogeneous-clusters/)

**Topics**
+ [Konfigurieren Sie einen Trainingsjob mit einem heterogenen Cluster in Amazon AI SageMaker](train-heterogeneous-cluster-configure.md)
+ [Führen Sie verteilte Schulungen auf einem heterogenen Cluster in Amazon AI durch SageMaker](train-heterogeneous-cluster-configure-distributed.md)
+ [Ändern Ihres Trainingsskripts zum Zuweisen von Instance-Gruppen](train-heterogeneous-cluster-modify-training-script.md)