Speichern von SageMaker-Canvas-Anwendungsdaten in Ihrem eigenen SageMaker-AI-Bereich
Ihre Anwendungsdaten von Amazon SageMaker Canvas, wie Datensätze, die Sie importieren, und Ihre Modellartefakte, werden in einem privaten Bereich von Amazon SageMaker Studio gespeichert. Der Bereich besteht aus einem Speichervolumen für Ihre Anwendungsdaten mit 100 GB Speicherplatz pro Benutzerprofil, der Art des Bereichs (in diesem Fall eine Canvas-Anwendung) und dem Image für den Container Ihrer Anwendung. Wenn Sie Canvas einrichten und Ihre Anwendung zum ersten Mal starten, erstellt SageMaker AI einen standardmäßigen privaten Bereich, der Ihrem Benutzerprofil zugewiesen ist und Ihre Canvas-Daten speichert. Sie haben keinen zusätzlichen Konfigurationsaufwand, um den Bereich einzurichten, da SageMaker AI ihn automatisch in Ihrem Namen erstellt. Wenn Sie den Standardbereich jedoch nicht verwenden möchten, haben Sie die Möglichkeit, einen Bereich anzugeben, den Sie selbst erstellt haben. Dies kann nützlich sein, wenn Sie Ihre Daten isolieren möchten. Auf der folgenden Seite erfahren Sie, wie Sie Ihren eigenen Studio-Bereich zum Speichern von Canvas-Anwendungsdaten erstellen und konfigurieren.
Sie können einen benutzerdefinierten Studio-Bereich nur für neue Canvas-Anwendungen konfigurieren. Sie können die Speicherkonfiguration für bestehende Canvas-Anwendungen nicht ändern.
Bevor Sie beginnen
Ihre Domain oder Ihr Benutzerprofil von Amazon SageMaker AI muss über mindestens 100 GB Speicherplatz verfügen, um die SageMaker-Canvas-Anwendung erstellen und verwenden zu können.
Wenn Sie Ihre Domain über die SageMaker-AI-Konsole erstellt haben, wird standardmäßig ausreichend Speicherplatz bereitgestellt, sodass Sie keine zusätzlichen Maßnahmen ergreifen müssen. Wenn Sie Ihre Domain oder Ihr Benutzerprofil mit den APIs CreateDomain oder CreateUserProfile erstellt haben, stellen Sie sicher, dass Sie den MaximumEbsVolumeSizeInGb-Wert auf 100 GB oder mehr festlegen. Um einen größeren Speicherwert festzulegen, können Sie entweder eine neue Domain oder ein neues Benutzerprofil erstellen oder eine bestehende Domain oder ein vorhandenes Benutzerprofil mit den APIs UpdateDomain oder UpdateUserProfile aktualisieren.
Erstellen eines neuen Bereichs
Erstellen Sie zunächst einen neuen Studio-Bereich, der für das Speichern von Canvas-Anwendungsdaten konfiguriert ist. Dies ist der Bereich, den Sie beim Erstellen einer neuen Canvas-Anwendung im nächsten Schritt angeben.
Sie können AWS SDK für Python (Boto3) oder die AWS CLI zum Erstellen eines Bereichs verwenden.
- SDK for Python (Boto3)
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Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie die Methode AWS SDK für Python (Boto3) create_space verwenden, um einen Bereich zu erstellen, den Sie für Canvas-Anwendungen verwenden können. Stellen Sie sicher, dass Sie diese Parameter angeben:
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DomainId: Geben Sie die ID für Ihre SageMaker-AI-Domain an. Um Ihre ID zu finden, können Sie die SageMaker-AI-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ aufrufen und Ihre Domain im Bereich Domains suchen.
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SpaceName: Geben Sie einen Namen für den neuen Bereich an.
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EbsVolumeSizeinGb: Geben Sie die Größe des Speichervolumes für Ihren Speicherplatz (in GB) an. Der kleinste Wert ist 5 und der größte Wert ist 16384.
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SharingType: Geben Sie dieses Feld als Private an. Weitere Informationen finden Sie unter Bereiche von Amazon SageMaker Studio.
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OwnerUserProfileName: Geben Sie den Namen des Benutzerprofils an. Um die mit einer Domain verbundenen Benutzerprofilenamen zu finden, können Sie die SageMaker-AI-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ aufrufen und Ihre Domain im Abschnitt Domains suchen. In den Einstellungen der Domain können Sie die Benutzerprofile einsehen.
-
AppType: Geben Sie dieses Feld als Canvas an.
response = client.create_space(
DomainId='<your-domain-id>',
SpaceName='<your-new-space-name>',
SpaceSettings={
'AppType': 'Canvas',
'SpaceStorageSettings': {
'EbsStorageSettings': {
'EbsVolumeSizeInGb': <storage-volume-size>
}
},
},
OwnershipSettings={
'OwnerUserProfileName': '<your-user-profile>'
},
SpaceSharingSettings={
'SharingType': 'Private'
}
)
- AWS CLI
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Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie die Methode AWS CLI create-space verwenden, um einen Bereich zu erstellen, den Sie für Canvas-Anwendungen verwenden können. Stellen Sie sicher, dass Sie diese Parameter angeben:
-
domain-id: Geben Sie die ID für Ihre Domain an. Um Ihre ID zu finden, können Sie die SageMaker-AI-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ aufrufen und Ihre Domain im Bereich Domains suchen.
-
space-name: Geben Sie einen Namen für den neuen Bereich an.
-
EbsVolumeSizeinGb: Geben Sie die Größe des Speichervolumes für Ihren Speicherplatz (in GB) an. Der kleinste Wert ist 5 und der größte Wert ist 16384.
-
SharingType: Geben Sie dieses Feld als Private an. Weitere Informationen finden Sie unter Bereiche von Amazon SageMaker Studio.
-
OwnerUserProfileName: Geben Sie den Namen des Benutzerprofils an. Um die mit einer Domain verbundenen Benutzerprofilenamen zu finden, können Sie die SageMaker-AI-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ aufrufen und Ihre Domain im Abschnitt Domains suchen. In den Einstellungen der Domain können Sie die Benutzerprofile einsehen.
-
AppType: Geben Sie dieses Feld als Canvas an.
create-space
--domain-id <your-domain-id>
--space-name <your-new-space-name>
--space-settings '{
"AppType": "Canvas",
"SpaceStorageSettings": {
"EbsStorageSettings": {"EbsVolumeSizeInGb": <storage-volume-size>}
},
}'
--ownership-settings '{"OwnerUserProfileName": "<your-user-profile>"}'
--space-sharing-settings '{"SharingType": "Private"}'
Sie sollten nun über einen Bereich verfügen. Merken Sie sich den Namen Ihres Bereichs für den nächsten Schritt.
Erstellen einer neue Canvas-Anwendung
Nachdem Sie einen Bereich erstellt haben, erstellen Sie eine neue Canvas-Anwendung, die den Bereich als Speicherort angibt.
Um eine neue Canvas-Anwendung zu erstellen, können Sie AWS SDK für Python (Boto3) oder die AWS CLI verwenden.
Sie können Ihre Canvas-Anwendung entweder mit AWS SDK für Python (Boto3) oder der AWS CLI erstellen. Die Angabe eines benutzerdefinierten Speicherplatzes beim Erstellen von Canvas-Anwendungen über die SageMaker-AI-Konsole wird nicht unterstützt.
- SDK for Python (Boto3)
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Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie die Methode AWS SDK für Python (Boto3) create_app verwenden, um eine neue Canvas-Anwendung zu erstellen. Stellen Sie sicher, dass Sie diese Parameter angeben:
-
DomainId: Geben Sie die ID für Ihre SageMaker-AI-Domain an.
-
SpaceName: Geben Sie den Namen des Bereichs an, den Sie im vorherigen Schritt erstellt haben.
-
AppType: Geben Sie dieses Feld als Canvas an.
-
AppName: Geben Sie default als Namen der App an.
response = client.create_app(
DomainId='<your-domain-id>',
SpaceName='<your-space-name>',
AppType='Canvas',
AppName='default'
)
- AWS CLI
-
Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie die Methode AWS CLI create-app verwenden, um eine neue Canvas-Anwendung zu erstellen. Stellen Sie sicher, dass Sie diese Parameter angeben:
-
DomainId: Geben Sie die ID für Ihre SageMaker-AI-Domain an.
-
SpaceName: Geben Sie den Namen des Bereichs an, den Sie im vorherigen Schritt erstellt haben.
-
AppType: Geben Sie dieses Feld als Canvas an.
-
AppName: Geben Sie default als Namen der App an.
create-app
--domain-id <your-domain-id>
--space-name <your-space-name>
--app-type Canvas
--app-name default
Sie sollten jetzt über eine neue Canvas-Anwendung verfügen, die einen benutzerdefinierten Studio-Bereich als Speicherort für Anwendungsdaten verwendet.
Jedes Mal, wenn Sie die Canvas-Anwendung löschen (oder sich abmelden) und die Anwendung neu erstellen müssen, müssen Sie Ihren Bereich im SpaceName-Feld angeben, um sicherzustellen, dass Canvas Ihren Bereich verwendet.
Der Bereich ist dem Benutzerprofil zugeordnet, das Sie in der Bereichskonfiguration angegeben haben. Sie können Ihre Canvas-Anwendung löschen, ohne den Bereich zu löschen. Die im Bereich gespeicherten Daten bleiben erhalten. Die in Ihrem Bereich gespeicherten Daten werden nur gelöscht, wenn Sie Ihr Benutzerprofil oder den Bereich direkt löschen.
