为跨团队的 SageMaker Training 任务配置 AWS Batch 配额共享
Lend and borrow resources across teams with AWS Batch’s quota management for SageMaker Training jobs
发生了什么
AWS 介绍了如何使用 AWS Batch 和 SageMaker Python SDK v3 为 SageMaker Training 任务配置配额管理。本指南创建了三个配额共享,分别采用 LEND_AND_BORROW、LEND 和 RESERVE 策略,然后演示如何通过跨配额共享抢占来收回已出借的容量。指南还展示了如何更新已提交任务的优先级,以触发配额共享内抢占,让优先级更高的工作更早运行。
推荐理由
这三种配额配置提供了一种可迁移的方法,可根据工作负载的紧急程度、对备用容量的需求以及对抢占的容忍度,匹配共享 GPU 分配策略。
接下来读什么
查看这件事的完整进展AWS 展示团队如何通过 AWS Batch 共享 SageMaker 训练配额这件事到目前为止
AWS 发布了一份操作指南,介绍如何使用 SageMaker Python SDK v3 配置 SageMaker Training 作业的 AWS Batch 配额共享,并展示团队如何出借、借用和收回容量,以及如何确定训练任务的优先级。 该指南将三个配额共享配置为 LEND_AND_BORROW、LEND 和 RESERVE 策略,随后演示跨共享抢占如何收回已出借的容量。指南还展示了更改已提交作业的优先级如何触发共享内抢占,使高优先级任务更早运行。
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模型发布、价格变化、算力进展,附原始来源。免费,确认后开始发送,随时一键退订。 看一份往期日报 · 2026-10-29
