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# Cree un NodeClass
**importante**
Debe empezar con 0 nodos en su grupo de instancias y dejar que Karpenter se encargue del escalado automático. Si empieza con más de 0 nodos, Karpenter los reducirá a 0.
Una clase de nodos (`NodeClass`) define los ajustes de la infraestructura que se aplican a los grupos de nodos del clúster de Amazon EKS, incluida la configuración de la red, los ajustes de almacenamiento y el etiquetado de los recursos. A `HyperPodNodeClass` es una personalización `NodeClass` que se asigna a grupos de instancias creados previamente y define las restricciones en SageMaker HyperPod torno a las cuales se admiten los tipos de instancias y las zonas de disponibilidad para las decisiones de escalado automático de Karpenter.
**Consideraciones a tener en cuenta para crear una clase de nodo**
+ Puede especificar hasta 10 grupos de instancias en una `NodeClass`.
+ Los grupos de instancias que se utilizan `InstanceRequirements` (grupos de instancias flexibles) pueden contener varios tipos de instancias dentro de un único grupo de instancias. Esto simplifica la `NodeClass` configuración, ya que puedes hacer referencia a menos grupos de instancias para cubrir el mismo conjunto de tipos de instancias y zonas de disponibilidad. Por ejemplo, en lugar de crear 6 grupos de instancias (3 tipos de instancias × 2 AZ), puedes crear un único grupo de instancias flexible que abarque todas las combinaciones. Ten en cuenta que `InstanceType` `InstanceRequirements` son mutuamente excluyentes: debes especificar uno u otro para cada grupo de instancias.
+ Al utilizar la partición de GPU con MIG (Multi-Instance GPU), Karpenter puede aprovisionar nodos automáticamente con grupos de instancias. MIG-enabled Asegúrate de que tus grupos de instancias incluyan tipos de instancias ( MIG-supported ml.p4d.24xlarge, ml.p5.48xlarge o ml). p5e/p5en.48xlarge) y configura las etiquetas MIG adecuadas durante la creación del clúster. Para obtener más información sobre la configuración de las particiones de la GPU, consulte. [Uso de particiones de GPU en Amazon SageMaker HyperPod](sagemaker-hyperpod-eks-gpu-partitioning.md)
+ Si se aplican etiquetas personalizadas a los grupos de instancias, puedes verlas en el `desiredLabels` campo al consultar el `HyperpodNodeClass` estado. Esto incluye etiquetas de configuración MIG como. `nvidia.com/mig.config` Cuando los trabajos entrantes soliciten recursos MIG, Karpenter escalará automáticamente las instancias con las etiquetas MIG correspondientes aplicadas.
+ Si decides eliminar un grupo de instancias, te recomendamos eliminarlo de tu clúster `NodeClass` antes de eliminarlo del clúster. HyperPod Si se elimina un grupo de instancias mientras se usa en una `NodeClass`, la `NodeClass` se marcará como no `Ready` para aprovisionamiento y no se usará para las operaciones de escalado posteriores hasta que se elimine el grupo de instancias de la `NodeClass`.
+ Cuando elimine grupos de instancias de una `NodeClass`, Karpenter detectará una deriva de los nodos administrados por Karpenter en los grupos de instancias e interrumpirá los nodos en función de los controles de los presupuestos de interrupciones.
+ Las subredes que utiliza el grupo de instancias deben pertenecer a la misma zona de disponibilidad. Las subredes se especifican con `OverrideVpcConfig` para el grupo de instancias o para el clúster. `VpcConfig` se usa de forma predeterminada.
+ Por el momento, solo se admite la capacidad bajo demanda. No se admiten grupos de instancias con plan de entrenamiento o capacidad reservada.
+ No se admiten grupos de instancias con `DeepHealthChecks (DHC)`. Esto se debe a que un DHC tarda entre 60 y 90 minutos en completarse y los pods tienen el estado pendiente durante ese tiempo, lo que puede provocar un sobreaprovisionamiento.
En los siguientes pasos se muestra cómo crear una `NodeClass`.
1. Cree un archivo YAML (por ejemplo, nodeclass.yaml) con la configuración de su `NodeClass`.
1. Aplique la configuración al clúster con kubectl.
1. Haga referencia a la `NodeClass` en la configuración del `NodePool`.
1. A continuación, se muestra una `NodeClass` de ejemplo donde se utilizan los tipos de instancia ml.c5.xlarge y ml.c5.4xlarge:
```
apiVersion: karpenter.sagemaker.amazonaws.com/v1
kind: HyperpodNodeClass
metadata:
name: sample-nc
spec:
instanceGroups:
# name of InstanceGroup in HyperPod cluster. InstanceGroup needs to pre-created
# MaxItems: 10
- auto-c5-xaz1
- auto-c5-4xaz2
```
1. Aplique la configuración:
```
kubectl apply -f nodeclass.yaml
```
1. Supervisa el NodeClass estado para asegurarte de que la condición Listo esté establecida en True:
```
kubectl get hyperpodnodeclass sample-nc -o yaml
```
```
apiVersion: karpenter.sagemaker.amazonaws.com/v1
kind: HyperpodNodeClass
metadata:
creationTimestamp: ""
name: sample-nc
uid:
spec:
instanceGroups:
- auto-c5-az1
- auto-c5-4xaz2
status:
conditions:
// true when all IGs in the spec are present in SageMaker cluster, false otherwise
- lastTransitionTime: ""
message: ""
observedGeneration: 3
reason: InstanceGroupReady
status: "True"
type: InstanceGroupReady
// true if subnets of IGs are discoverable, false otherwise
- lastTransitionTime: ""
message: ""
observedGeneration: 3
reason: SubnetsReady
status: "True"
type: SubnetsReady
// true when all dependent resources are Ready [InstanceGroup, Subnets]
- lastTransitionTime: ""
message: ""
observedGeneration: 3
reason: Ready
status: "True"
type: Ready
instanceGroups:
- desiredLabels:
- key:
value:
- key: nvidia.com/mig.config
value: all-1g.5gb
instanceTypes:
- ml.c5.xlarge
name: auto-c5-az1
subnets:
- id:
zone:
zoneId:
- instanceTypes:
- ml.c5.4xlarge
name: auto-c5-4xaz2
subnets:
- id:
zone:
zoneId:
# Flexible instance group with multiple instance types
- instanceTypes:
- ml.p5.48xlarge
- ml.p4d.24xlarge
- ml.g6.48xlarge
name: inference-workers
subnets:
- id:
zone:
zoneId:
- id:
zone:
zoneId:
```