如何解决启动 SageMaker AI 资源时出现的容量不足错误？

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我想解决我在尝试启动以下 Amazon SageMaker AI 资源之一时收到的“InsufficientCapacity”错误：训练作业、批量转换作业、处理作业、端点、Notebook 实例或 SageMaker Studio 应用程序。

解决方法

当 AWS 没有足够的按需容量来完成您的请求时，您可能会收到类似于以下错误消息的 InsufficientCapacity 错误：

“由于 InsufficientInstanceCapacity 错误，无法预置请求的 ML 计算容量。请使用其他 ML 实例类型或在一段时间后重试。”

“调用 StartInstances 操作时出现错误 (InsufficientInstanceCapacity)（达到重试次数上限： 4）：容量不足。”

Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) 实例容量不是静态的。实例容量取决于特定 AWS 区域或可用区中的工作负载。容量不足错误与 AWS 应用于您的 AWS 账户的资源配额无关。

容量问题是暂时性的，当您再次尝试请求时可能会得到解决。如果您可以延迟请求，请稍后再尝试您的请求。

要立即访问实例，请执行以下操作之一：

切换到相同系列、不同实例类型中的更大实例大小，或根据您的工作负载使用不同的实例系列。
在不同的区域或可用区启动相同实例类型的资源，因为每种实例类型都有自己的容量。验证每个区域都有哪些 SageMaker AI 实例类型可用。
**注意：**要查看实例类型的可用性，请在 On-demand pricing（按需定价）页面上，选择与您的 SageMaker AI 功能对应的选项卡。然后，从 Region（区域）下拉列表中选择您的区域。
提交减少实例数量的新实例请求。
要为任务关键型工作负载预留实例，请使用按需容量预留。要创建容量预留，请联系您的 AWS 账户经理。

如果您启动 SageMaker Studio 应用程序，请为该应用程序配置跨多个可用区的子网，以最大限度地减少容量问题。

如果您启动 Notebook 实例或训练作业，请选择在不同可用区中有多个子网的相同实例类型。