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Starten Sie Amazon SageMaker Studio
Wichtig
Benutzerdefinierte IAM-Richtlinien, die es Amazon SageMaker Studio oder Amazon SageMaker Studio Classic ermöglichen, SageMaker Amazon-Ressourcen zu erstellen, müssen ebenfalls Berechtigungen zum Hinzufügen von Tags zu diesen Ressourcen gewähren. Die Berechtigung zum Hinzufügen von Tags zu Ressourcen ist erforderlich, da Studio und Studio Classic automatisch alle von ihnen erstellten Ressourcen taggen. Wenn eine IAM-Richtlinie Studio und Studio Classic zwar das Erstellen von Ressourcen erlaubt, das Taggen jedoch nicht zulässt, können AccessDenied "“ -Fehler auftreten, wenn versucht wird, Ressourcen zu erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Stellen Sie Berechtigungen für das Taggen von SageMaker KI-Ressourcen bereit.
AWS verwaltete Richtlinien für Amazon AI SageMakerdie Berechtigungen zum Erstellen von SageMaker Ressourcen gewähren, enthalten bereits Berechtigungen zum Hinzufügen von Tags bei der Erstellung dieser Ressourcen.
Wichtig
Seit dem 30. November 2023 heißt das vorherige Amazon SageMaker Studio-Erlebnis nun Amazon SageMaker Studio Classic. Der folgende Abschnitt bezieht sich auf die Verwendung der aktualisierten Studio-Erfahrung. Informationen zur Verwendung der Studio-Classic-Anwendung finden Sie unter Amazon Studio Klassisch SageMaker.
Die Themen dieser Seite zeigen, wie Amazon SageMaker Studio über die Amazon SageMaker AI-Konsole und die AWS Command Line Interface (AWS CLI) gestartet wird.
Themen
Voraussetzungen
Stellen Sie vor Beginn sicher, dass die folgenden Voraussetzungen erfüllt sind:
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Gehen Sie zu einer SageMaker KI-Domain mit Studio-Zugriff. Wenn Sie nicht berechtigt sind, Studio als Standardkonfiguration für Ihre Domain festzulegen, wenden Sie sich an Ihren Administrator. Weitere Informationen finden Sie unter Übersicht über die Amazon SageMaker AI-Domain.
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Aktualisieren Sie das, AWS CLI indem Sie den Schritten unter Installation der aktuellen AWS CLI Version folgen.
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Führen Sie
aws configurevon Ihrem lokalen Rechner aus und geben Sie Ihre AWS -Anmeldedaten ein. Informationen zu AWS Anmeldeinformationen finden Sie unter Grundlegendes und Abrufen Ihrer AWS Anmeldeinformationen.
Servicekontingente für Studio
Für Studio-Workloads gelten Servicekontingente. Diese Kontingente begrenzen die Anzahl der Instances, die Sie verwenden können, oder die Anzahl gleichzeitiger Jobs, die Sie ausführen können. Kontingente gelten für verschiedene Studio-Funktionen, einschließlich Endpunktbereitstellungen JupyterLab, Schulungsjobs usw. CodeEditor
Nachdem Sie Ihr Konto verifiziert haben, erhalten Sie Standardkontingente für unterstützte GPU-Instance-Typen. Sie können mit der Nutzung dieser Instances beginnen, ohne eine Erhöhung zu beantragen.
Sehen Sie sich Ihre Studio-Kontingente mit der
Verwenden Sie die Service Quota-Konsole, um Ihre aktuellen Kontingentgrenzen zu überprüfen.
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Öffnen Sie die Service Quotas-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/servicequotas/
. -
Wählen Sie im linken Navigationsbereich AWS services aus.
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Suchen Sie in der AWS Serviceliste nach Amazon SageMaker AI und wählen Sie es aus.
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Überprüfen Sie in der Liste der Servicekontingente den Kontingentnamen, den angewendeten Wert und das AWS Standardkontingent und ob Sie das Kontingent anpassen können.
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Suchen Sie nach Kontingenten, die für Ihre Studio-Arbeitslast relevant sind. Suchen Sie beispielsweise nach dem Instanztyp, den Sie verwenden möchten.
Anmerkung
Kontingentbeschränkungen sind auch in Studio sichtbar, wenn Sie Rechenressourcen auswählen. Wenn Ihr Kontingent zu niedrig ist, wählen Sie die Meldung zur Erhöhung des Limits. Dadurch wird die Servicequota-Konsole geöffnet, in der Sie eine Erhöhung beantragen können.
Anfordern einer Kontingenterhöhung
Wenn Ihr Standardkontingent zu niedrig ist, können Sie eine Erhöhung beantragen.
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Wählen Sie in der Service Quotas Console das Kontingent aus, das Sie erhöhen möchten.
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Wenn das Kontingent anpassbar ist, wählen Sie Erhöhung auf Kontoebene anfordern aus.
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Geben Sie unter Kontingentwert erhöhen den neuen Wert ein. Der neue Wert muss größer als der aktuelle Wert sein.
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Wählen Sie Anfrage aus.
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Um ausstehende oder kürzlich gelöste Anfragen anzuzeigen, wählen Sie den Tab „Anforderungsverlauf“.
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Wählen Sie für ausstehende Anfragen den Status aus, um die Quittung zu öffnen. Wenn sich der Status in „angefordertes Kontingent“ ändert, wird die Nummer der AWS Support-Anfrage angezeigt.
Weitere Informationen zu Amazon SageMaker AI-Kontingenten finden Sie unter Amazon SageMaker AI-Endpunkte und -Kontingente in der AWS Allgemeinen Referenz. Weitere Informationen zur Beantragung einer Kontingenterhöhung finden Sie unter Beantragen einer Kontingenterhöhung im Benutzerhandbuch für Servicekontingente.
Starten Sie von der Amazon SageMaker AI-Konsole
Gehen Sie wie folgt vor, um Studio von der Amazon SageMaker AI-Konsole aus zu starten.
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Öffnen Sie die Amazon SageMaker AI-Konsole unter https://console.aws.amazon.com/sagemaker/
. -
Wählen Sie im linken Navigationsbereich Studio aus.
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Wählen Sie auf der Studio-Landingpage die Domain und das Benutzerprofil aus, um Studio zu starten.
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Wählen Sie Open Studio.
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Um Studio zu starten, wählen Sie Personal Studio starten aus.
Starten Sie mit dem AWS CLI
In diesem Abschnitt wird gezeigt, wie Sie Studio mit dem starten AWS CLI. Das Verfahren für den Zugriff auf Studio mithilfe AWS CLI von hängt davon ab, ob die Domäne die AWS Identity and Access Management (IAM) -Authentifizierung oder AWS IAM Identity Center Authentifizierung verwendet. Sie können das verwenden, um Studio AWS CLI zu starten, indem Sie eine vorsignierte Domain-URL erstellen, wenn Ihre Domain die IAM-Authentifizierung verwendet. Weitere Informationen zum Starten von Studio mit der Authentifizierung von IAM Identity Center finden Sie unter Verwenden Sie das benutzerdefinierte Setup für Amazon SageMaker AI.
Der folgende Codeausschnitt zeigt, wie mithilfe einer vorsignierten Domain-URL von der AWS CLI aus gestartet wird, wenn Studio die Standardkonfiguration ist. Weitere Informationen finden Sie unter create-presigned-domain-url
aws sagemaker create-presigned-domain-url \ --regionregion\ --domain-iddomain-id\ --user-profile-nameuser-profile-name\ --session-expiration-duration-in-seconds 43200
Der folgende Codeausschnitt zeigt, wie mithilfe einer vorsignierten Domain-URL von der AWS CLI aus gestartet wird, wenn Studio Classic die Standardkonfiguration ist. Weitere Informationen finden Sie unter create-presigned-domain-url
aws sagemaker create-presigned-domain-url \ --regionregion\ --domain-iddomain-id\ --user-profile-nameuser-profile-name\ --session-expiration-duration-in-seconds 43200 \ --landing-uri studio::
