Aktualisieren Sie das SageMaker Vertriebsimage - Amazon SageMaker KI

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Aktualisieren Sie das SageMaker Vertriebsimage

Wichtig

Dieses Thema setzt voraus, dass Sie einen Bereich erstellt und dem Benutzer Zugriff darauf gewährt haben. Weitere Informationen finden Sie unter Gewähren von Zugriff für die Benutzer auf Bereiche.

Aktualisieren Sie die JupyterLab Bereiche, die Sie bereits erstellt haben, um die neueste Version des SageMaker Distribution-Images für den Zugriff auf die neuesten Funktionen zu verwenden. Sie können entweder die Studio-Benutzeroberfläche oder AWS Command Line Interface (AWS CLI) verwenden, um das Image zu aktualisieren.

In den folgenden Abschnitten erhalten Sie Informationen zum Aktualisieren eines Images.

Um das Image zu aktualisieren, muss der JupyterLab Bereich Ihres Benutzers neu gestartet werden. Gehen Sie wie folgt vor, um den JupyterLab Bereich Ihres Benutzers mit dem neuesten Bild zu aktualisieren.

So aktualisieren Sie das Image (Benutzeroberfläche)

  1. Studio erneut öffnen Informationen zum Öffnen von Studio finden Sie unter Starten Sie Amazon SageMaker Studio.

  2. Wählen Sie JupyterLab.

  3. Wählen Sie den JupyterLab Bereich Ihres Benutzers aus.

  4. Wählen Sie Bereich stoppen aus.

  5. Wählen Sie für Image eine aktualisierte Version des SageMaker AI Distribution Image aus. Wählen Sie für das neueste Image die Option Neueste aus.

  6. Wählen Sie Bereich ausführen aus.

In diesem Abschnitt wird davon ausgegangen, dass Sie AWS Command Line Interface (AWS CLI) installiert haben. Informationen zur Installation von finden Sie unter Installation oder Aktualisierung auf die neueste Version von AWS CLI. AWS CLI

Um das Image zu aktualisieren, müssen Sie für Ihren Benutzerbereich wie folgt vorgehen:

  1. Löschen Sie die JupyterLab Anwendung

  2. Aktualisieren Sie den Bereich.

  3. Erstellen der Anwendung

Wichtig

Sie müssen die folgenden Informationen bereit haben, bevor Sie mit der Aktualisierung des Images beginnen:

  • Domain-ID — Die ID der Amazon SageMaker AI-Domain Ihres Benutzers.

  • Art der Anwendung — JupyterLab.

  • Anwendungsname – Standard.

  • Bereichsname – der für den Bereich angegebene Name.

  • Instance-Typ – Der Instance-Typ von Amazon EC2, der zur Ausführung Ihrer Anwendung genutzt wurde. Beispiel, ml.t3.medium.

  • SageMaker Image ARN — Der Amazon-Ressourcenname (ARN) des SageMaker AI-Distribution-Images. Sie können die neueste Version des SageMaker AI Distribution Image bereitstellen, indem Sie entweder sagemaker-distribution-cpu oder sagemaker-distribution-gpu als Ressourcen-ID angeben.

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die JupyterLab Anwendung zu löschen:

aws sagemaker delete-app \
--domain-id your-user's-domain-id 
--app-type JupyterLab \
--app-name default \
--space-name name-of-your-user's-space

Um den Bereich Ihres Benutzers zu aktualisieren, führen Sie den folgenden Befehl aus:

aws sagemaker update-space \
--space-name name-of-your-user's-space \
--domain-id your-user's-domain-id

Wenn Sie den Bereich erfolgreich aktualisiert haben, sehen Sie den Bereichs-ARN in der Antwort:

{
"SpaceArn": "arn:aws:sagemaker:AWS-Region:111122223333:space/your-user's-domain-id/name-of-your-user's-space"
}

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die Anwendung zu erstellen:

aws sagemaker create-app \
--domain-id your-user's-domain-id  \
--app-type JupyterLab \
--app-name default \
--space-name name-of-your-user's-space \
--resource-spec "InstanceType=instance-type,SageMakerImageArn=arn:aws:sagemaker:AWS-Region:555555555555:image/sagemaker-distribution-resource-identifier"