Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # HyperPod schede in Studio In Amazon SageMaker Studio puoi accedere a uno dei tuoi cluster in ** HyperPod cluster ** (in ** Compute**) e visualizzare il tuo elenco di cluster. I cluster visualizzati contengono informazioni come attività, metriche hardware, impostazioni e dettagli sui metadati. Questa visibilità può aiutare il team a identificare il candidato giusto per i carichi di lavoro di preaddestramento o di fine-tuning. Nelle sezioni seguenti vengono approfonditi i vari tipi di informazioni. ## Processi Amazon SageMaker HyperPod fornisce una visualizzazione delle attività del cluster. Le attività sono operazioni o processi che vengono inviati al cluster. Queste possono essere operazioni di machine learning, come addestramento, esecuzione di esperimenti o inferenza. La sezione seguente fornisce informazioni sulle attività HyperPod del cluster. In Amazon SageMaker Studio, puoi accedere a uno dei tuoi cluster in ** HyperPod cluster ** (in ** Compute**) e visualizzare ** le informazioni sulle ** attività sul cluster. Se riscontri problemi con la visualizzazione delle attività, consulta [Risoluzione dei problemi](sagemaker-hyperpod-studio-troubleshoot.md). La tabella delle attività include: ------ #### [ For Slurm clusters ] Per i cluster Slurm, le attività attualmente presenti nella coda dello scheduler dei processi Slurm sono mostrate nella tabella. Le informazioni mostrate per ogni attività includono il nome dell’attività, lo stato, l’ID del processo, la partizione, il runtime, i nodi, l’autore e le azioni. Per un elenco e dettagli sui lavori precedenti, utilizza il [`sacct`](https://slurm.schedmd.com/sacct.html) comando in JupyterLab o un terminale Code Editor. Il comando `sacct` viene utilizzato per visualizzare *informazioni cronologiche* sui processi *terminati* o *completati* nel sistema. Fornisce informazioni sull’accounting, incluso l’utilizzo delle risorse del processo come la memoria e lo stato di uscita. Per impostazione predefinita, tutti gli utenti di Studio possono visualizzare, gestire e interagire con tutte le attività Slurm disponibili. Per limitare le attività visibili agli utenti di Studio, consulta [Limitazione della visualizzazione delle attività nei cluster Studio per Slurm](sagemaker-hyperpod-studio-setup-slurm.md#sagemaker-hyperpod-studio-setup-slurm-restrict-tasks-view). ------ #### [ For Amazon EKS clusters ] Per i cluster Amazon EKS, le attività kubeflow (PyTorch, MPI, TensorFlow) sono mostrate nella tabella. PyTorch le attività sono mostrate per impostazione predefinita. È possibile ordinare per PyTorch, MPI e TensorFlow in Tipo di ** ** attività. Le informazioni mostrate per ogni attività includono il nome dell’attività, lo stato, il namespace, la classe di priorità e l’ora di creazione. Per impostazione predefinita, tutti gli utenti possono visualizzare i processi in tutti i namespace. Per limitare i namespace Kubernetes visualizzabili dagli utenti di Studio, consulta [Limitazione della visualizzazione delle attività in Studio per i cluster EKS](sagemaker-hyperpod-studio-setup-eks.md#sagemaker-hyperpod-studio-setup-eks-restrict-tasks-view). Se un utente non visualizza alcuna attività e riceve un messaggio che chiede di fornire un namespace, deve ottenere tali informazioni dall’amministratore. ------ ## Metriche Amazon SageMaker HyperPod fornisce una visualizzazione delle metriche di utilizzo dei cluster Slurm o Amazon EKS. Quanto segue fornisce informazioni sulle metriche del cluster. HyperPod Devi installare il componente aggiuntivo Amazon EKS per visualizzare le seguenti metriche. Per ulteriori informazioni, consulta [ Installare il componente aggiuntivo ](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/Container-Insights-setup-EKS-addon.html) Amazon CloudWatch Observability EKS. In Amazon SageMaker Studio, puoi accedere a uno dei tuoi cluster in ** HyperPod cluster ** (in ** Compute**) e visualizzare i dettagli delle ** metriche ** sul cluster. In Metriche puoi ottenere una visione completa delle metriche di utilizzo dei cluster, ad esempio quelle relative all’hardware, al team e alle attività. Sono inclusi la disponibilità e l’utilizzo delle risorse di calcolo, l’allocazione e l’utilizzo del team e le informazioni sull’esecuzione delle attività e sui tempi di attesa. ## Settings Amazon SageMaker HyperPod fornisce una visualizzazione delle impostazioni del cluster. Quanto segue fornisce informazioni sulle impostazioni HyperPod del cluster. In Amazon SageMaker Studio puoi accedere a uno dei tuoi cluster in ** HyperPod cluster ** (in ** Compute**) e visualizzare ** le ** informazioni sulle impostazioni del cluster. Vengono fornite le informazioni seguenti: + Dettagli sulle **istanze**, tra cui ID dell’istanza, stato, tipo di istanza e gruppo di istanze + Dettagli sui **gruppi di istanze**, tra cui nome, tipo, conteggi e informazioni sulle risorse di calcolo + Dettagli sull’**orchestrazione**, inclusi l’orchestratore, la versione e l’autorità di certificazione + Dettagli sulla **resilienza del cluster** + Dettagli sulla **sicurezza**, ad esempio relativi a sottoreti e gruppi di sicurezza ## IDE e notebook Amazon SageMaker HyperPod fornisce una panoramica degli spazi di sviluppo in esecuzione sul tuo cluster. Gli spazi sono ambienti autonomi per l'esecuzione JupyterLab di IDE di Code Editor direttamente sul cluster HyperPod EKS. È possibile creare, configurare, avviare, interrompere e aprire gli spazi direttamente da Studio. In Amazon SageMaker Studio, accedi a uno dei tuoi cluster in ** HyperPod cluster ** (in ** Compute**) e scegli la scheda ** IDE e notebook. ** Le principali funzionalità disponibili tramite Studio includono: + Crea spazi con impostazioni configurabili di elaborazione, archiviazione e immagine tramite un modulo guidato. + Visualizza tutti gli spazi in una tabella ricercabile che mostra nome, tipo di applicazione, stato, tipo di accesso, storage, allocazioni di GPU e vCPU. + Avvia e interrompi gli spazi con un solo clic per gestire i costi di elaborazione. + Apri gli spazi direttamente nel browser (JupyterLab o nell'editor di codice) o connettiti tramite un IDE remoto. Per ulteriori informazioni, consulta [Accesso remoto tramite SSH su SSM](vscode-access.md). + Elimina gli spazi che non sono più necessari. + Seleziona i namespace per organizzare gli spazi per team con quote di risorse e impostazioni di governance. + Applica modelli per configurazioni di spazio coerenti tra i team. Per informazioni sulla creazione di un dominio, consulta [Guida alla configurazione con Amazon SageMaker AI](gs.md). ### Prerequisiti + Installa il HyperPod componente aggiuntivo sul tuo cluster. Per ulteriori informazioni, consulta [Installa SageMaker AI Spaces Add-on](operator-install.md). + Configura il cluster per l'utilizzo in Studio. Per ulteriori informazioni, consulta [Configurazione di un cluster Amazon EKS in Studio](sagemaker-hyperpod-studio-setup-eks.md). + Per abilitare gli spazi privati tra utenti con lo stesso ruolo di esecuzione, devi assicurarti che il `ExecutionRoleSessionNameMode` flag sia impostato su`USER_IDENTITY`. Con la funzione HyperPod Spaces, il nome utente utilizzato all'interno dello spazio viene derivato automaticamente dal contesto di autenticazione di Studio, consentendo agli utenti di avere un'identità coerente tra Studio e HyperPod Spaces senza richiedere ulteriori accessi. Per i domini Studio configurati in modalità di autenticazione IAM, il nome utente Spaces deriva dal nome della sessione del ruolo IAM. Ciò corrisponde alla sessione IAM utilizzata per avviare Studio, tramite la console di AWS gestione o tramite un URL di Studio prefirmato. Per i domini Studio configurati in modalità di autenticazione IAM Identity Center, il nome utente Spaces è il nome utente IAM Identity Center autenticato e igienizzato. Questo è impostato di default per i nuovi domini e può essere sovrascritto per i domini più vecchi. Questa impostazione può anche essere sovrascritta per ogni profilo utente. Per ulteriori informazioni, consulta [Ruolo di esecuzione, nome della sessione, modalità](execution-roles-and-spaces.md#sagemaker-execution-role-session-name). ### Come funziona Una volta installato il componente aggiuntivo e configurato l'accesso, accedi al tuo HyperPod cluster in Studio e seleziona la ** scheda ** IDE e notebook per visualizzare l'interfaccia di gestione degli spazi. #### Creazione di uno spazio Per creare un nuovo spazio, scegli Crea spazio. ** ** Il modulo di creazione consente di configurare quanto segue: + **Namespace**: seleziona lo spazio dei nomi del tuo team con le quote delle risorse e le impostazioni di governance. Questo determina l'allocazione di calcolo disponibile. + **Impostazioni dello spazio: ** + **Modello**: seleziona un modello preconfigurato (ad esempio, JupyterLab o Code Editor) per applicare le impostazioni predefinite. + **Elaborazione**: scegli tra configurazioni GPU e CPU con un controllo granulare su GPU, vCPU e memoria. + **Partizione GPU**: se la GPU frazionaria è abilitata, puoi scegliere una partizione da utilizzare per il tuo spazio di lavoro. + **Immagine**: seleziona tra le immagini dei contenitori disponibili o le immagini personalizzate configurate dall'amministratore. + **Spazio di archiviazione EBS**: configura l'archiviazione persistente per notebook e dati. + **Governance delle attività**: se abilitati per il namespace, gli spazi si integrano con la governance delle HyperPod attività per la gestione delle risorse e la pianificazione delle priorità. Per ulteriori informazioni, consulta [Governance delle attività per Interactive Spaces su HyperPod](task-governance.md). #### Gestione degli spazi La tabella degli spazi offre una visione consolidata di tutti gli ambienti, inclusi lo stato e le allocazioni delle risorse. Dalla ** colonna ** Azioni, puoi: + Interrompere uno spazio in esecuzione per liberare risorse di calcolo preservando al contempo i dati sullo storage EBS. + Apri lo spazio nel tuo browser per avviare l' JupyterLab interfaccia web di or Code Editor. + Connettiti usando un IDE remoto. Per ulteriori informazioni, consulta [Accesso remoto tramite SSH su SSM](vscode-access.md). #### Connessione al tuo spazio Gli spazi supportano due metodi di connessione: **Accesso all'interfaccia utente Web ** Scegli ** Apri ** dalla tabella degli spazi per avviare l'IDE direttamente nel browser. Si apre un'interfaccia completamente funzionale JupyterLab o Code Editor ospitata nel HyperPod cluster. Non è richiesta alcuna installazione di software locale oltre a un browser web. È ideale per iterazioni rapide, esplorazioni basate su notebook e lavoro collaborativo. Per abilitare l'accesso all'interfaccia utente Web sul cluster, consulta. [Accesso tramite browser Web](browser-access.md) **Connessione IDE remota ** Scegli ** Apri in IDE remoto ** dalla tabella degli spazi per connettere il tuo IDE locale allo spazio in esecuzione HyperPod. Ciò fornisce una connessione sicura senza dover gestire le chiavi SSH o esporre la porta 22. Ottieni tutta la potenza del tuo ambiente di sviluppo locale mentre esegui il codice su HyperPod cluster computing. Per ulteriori informazioni, consulta [Accesso remoto tramite SSH su SSM](vscode-access.md). ## Informazioni Amazon SageMaker HyperPod fornisce una visualizzazione dei dettagli dei metadati del cluster. Il paragrafo seguente fornisce informazioni su come ottenere i dettagli del HyperPod cluster. In Amazon SageMaker Studio, puoi accedere a uno dei tuoi cluster in ** HyperPod cluster ** (in ** Compute**) e visualizzare ** i dettagli ** sul cluster. Questi includono tag, log e metadati.