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AI Training - Concept

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Découvrez le concept des jobs AI Training

Définition

Un job dans AI Training est l’unité de charge de travail soumise au cluster. Un job s’exécute en tant que container Docker au sein de l’infrastructure OVHcloud.

Chaque job AI Training est lié à un projet Public Cloud et spécifie une quantité de ressources à utiliser pour exécuter la tâche d’entraînement, ainsi qu’une image Docker soit publiquement disponible, soit présente dans le registre partagé AI Training limité à votre projet, soit dans le registre privé de votre choix que vous avez ajouté. Pour ce dernier cas, consultez la documentation OVHcloud expliquant comment ajouter, utiliser et gérer des registres.

Points à prendre en compte

Warning

Un job AI Training s’exécute en continu jusqu’à ce qu’il soit interrompu manuellement par l’utilisateur ou jusqu’à ce qu’il soit terminé, sauf s’il dépasse 7 jours consécutifs à l’état RUNNING. Il sera alors automatiquement arrêté. Vous pouvez choisir de le redémarrer automatiquement à l’aide de l’option auto-restart (définissez ce paramètre sur True). Le job redémarrera alors en l’état.

  • Des données peuvent être attachées à un job pour servir d’entrée pour votre charge de travail d’entraînement et/ou de sortie (par exemple les poids du modèle).
  • Si vous ne personnalisez pas votre demande de ressources, la valeur par défaut est de 1 GPU. La mémoire n’est pas personnalisable.
  • Les jobs sont facturés à la minute : la facturation débute dès que l'image Docker de votre job commence à être récupérée (deuxième étape de la phase PENDING) et se poursuit pendant RUNNING, INTERRUPTING et TIMEOUT, jusqu'à ce que le job entre en FINALIZING. Chaque minute commencée est intégralement facturée.
  • Vous pouvez en savoir plus sur les limitations des jobs ici.

Sous le capot

Les jobs dans AI Training sont des containers Docker au sein de l’infrastructure OVHcloud.

Cycle de vie d’un job

Au cours de son existence, le job passe par les états suivants :

Info

La facturation débute dès que l'image Docker de votre job commence à être récupérée (deuxième étape de la phase PENDING) et se poursuit pendant RUNNING, INTERRUPTING et TIMEOUT, jusqu'à ce que le job entre en FINALIZING. Pour plus d'informations sur la facturation des jobs, consultez le guide « AI Training - Facturation et cycle de vie ».

  • QUEUED : la demande d’exécution du job est sur le point d’être traitée.
  • INITIALIZING : l’instance du job est créée et les données sont synchronisées depuis l’Object Storage. Pour en savoir plus sur la synchronisation des données, consultez la section Fonctionnement.
  • PENDING : le job est en cours de démarrage.
  • RUNNING : le job est en cours d’exécution.
  • INTERRUPTING : le job est toujours en cours d’exécution, mais un ordre d’interruption a été reçu et est sur le point d’être traité.
  • FINALIZING : l’instance du job est supprimée et les données sont resynchronisées vers l’Object Storage. Pour en savoir plus sur la synchronisation des données, consultez la section Fonctionnement.
  • DONE : le job s’est terminé normalement.
  • TIMEOUT : le job est toujours en cours d’exécution, mais est sur le point d’être interrompu car le délai d’attente a été atteint.
  • INTERRUPTED : le job est terminé et a été interrompu.
  • FAILED : le job s’est terminé avec une erreur, par exemple le processus du job s’est terminé avec un code de sortie différent de 0, l’image Docker n’a pas pu être récupérée, etc.
  • ERROR : le job s’est terminé en raison d’une erreur du backend.
Schéma d'états d'un job AI Training et des transitions entre ses onze statuts

Aller plus loin

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