¿Cómo soluciono los errores de capacidad insuficiente al iniciar mis recursos de SageMaker AI?

Resolución

Si AWS no tiene suficiente capacidad bajo demanda para completar tu solicitud, es posible que se muestre un error InsufficientCapacity similar a los siguientes mensajes de error:

«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».

La capacidad de instancias de Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) no es estática. La capacidad de la instancia depende de las cargas de trabajo de una región o zona de disponibilidad de AWS específica. Los errores de capacidad insuficiente no están relacionados con las cuotas de recursos que AWS aplica a tu cuenta de AWS.

Los problemas de capacidad son transitorios y pueden resolverse cuando vuelvas a intentar la solicitud. Si puedes retrasar la solicitud, intenta realizarla más adelante.

Para obtener acceso inmediato a una instancia, realiza una de las siguientes acciones:

• Cambia a un tamaño de instancia mayor en la misma familia, a un tipo de instancia diferente o usa una familia de instancias diferente en función de tu carga de trabajo.
• Inicia el recurso en una región o zona de disponibilidad diferente para el mismo tipo de instancia, ya que cada tipo de instancia tiene su propia capacidad. Verifica qué tipos de instancias de SageMaker AI están disponibles en cada región.
  Nota: Para ver la disponibilidad de los tipos de instancia, en la página de precios bajo demanda, selecciona la pestaña correspondiente a tu capacidad de SageMaker AI. A continuación, selecciona tu región en la lista desplegable de regiones.
• Envía una solicitud de instancia nueva con un número reducido de instancias.
• Para reservar instancias para tus cargas de trabajo críticas, utiliza la reserva de capacidad bajo demanda. Para crear una reserva de capacidad, ponte en contacto con tu administrador de cuentas de AWS.

Si inicias la aplicación SageMaker Studio, configura la aplicación con subredes que abarquen varias zonas de disponibilidad para minimizar los problemas de capacidad.

Si inicias una instancia de cuaderno o un trabajo de entrenamiento, selecciona el mismo tipo de instancia con varias subredes en diferentes zonas de disponibilidad.

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