Wie behebe ich Fehler bei unzureichender Kapazität, wenn ich meine SageMaker-KI-Ressourcen starte?

Lösung

Wenn AWS nicht über genügend On-Demand-Kapazität verfügt, um deine Anforderung abzuschließen, erhältst du möglicherweise einen InsufficientCapacity-Fehler, der den folgenden Fehlermeldungen ähnelt:

„Unable to provision requested ML compute capacity due to InsufficientInstanceCapacity error. Please retry using a different ML instance type or after some time.“

„An error occurred (InsufficientInstanceCapacity) when calling the StartInstances operation (reached max retries: 4): Insufficient capacity.“

Die Kapazität der Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)-Instance ist nicht statisch. Die Instance-Kapazität hängt von den Workloads in einer bestimmten AWS-Region oder Availability Zone ab. Fehler bei unzureichender Kapazität beziehen sich nicht auf Ressourcenkontingente, die AWS auf das AWS-Konto anwendet.

Kapazitätsprobleme sind vorübergehend und können behoben werden, wenn du die Anforderung erneut versuchst. Wenn du die Anforderung verzögern kannst, versuche die Anforderung zu einem späteren Zeitpunkt.

Um sofortigen Zugriff auf eine Instance zu erhalten, führe eine der folgenden Aktionen aus:

• Wechsle zu einer größeren Instance-Größe in derselben Familie, einem anderen Instance-Typ oder verwende je nach Workload eine andere Instance-Familie.
• Starte die Ressource in einer anderen Region oder Availability Zone für denselben Instance-Typ, da jeder Instance-Typ seine eigene Kapazität hat. Überprüfe, welche SageMaker-AI-Instance-Typen in jeder Region verfügbar sind.
  Hinweis: Um die Verfügbarkeit des Instance-Typs anzuzeigen, wähle auf der Seite mit On-Demand-Preisen die Registerkarte für die SageMaker-AI-Funktion. Wähle dann deine Region aus der Dropdownliste Region aus.
• Reiche eine neue Instance-Anforderung mit einer reduzierten Anzahl von Instances ein.
• Verwende die On-Demand-Kapazitätsreservierung, um Instances für die geschäftskritischen Workloads zu reservieren. Um eine Kapazitätsreservierung zu erstellen, wende dich an deinen AWS-Kontobetreuer.

Wenn du die SageMaker Studio-App startest, konfiguriere die App mit Subnetzen, die sich über mehrere Availability Zones erstrecken, um Kapazitätsprobleme zu minimieren.

Wenn du eine Notebook-Instance oder einen Trainingsjob startest, wähle denselben Instance-Typ mit mehreren Subnetzen in verschiedenen Availability Zones aus.

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