Stockage des données de l’application SageMaker Canvas dans votre propre espace SageMaker AI
Les données de votre application Amazon SageMaker Canvas, telles que les jeux de données que vous importez et les artefacts de votre modèle, sont stockées dans un espace privé Amazon SageMaker Studio. Cet espace comprend un volume de stockage pour les données de votre application avec 100 Go de stockage par profil utilisateur, le type d’espace (dans ce cas, une application Canvas) et l’image du conteneur de votre application. Lorsque vous configurez Canvas et lancez votre application pour la première fois, SageMaker AI crée un espace privé par défaut qui est attribué à votre profil utilisateur et stocke vos données Canvas. Vous n’avez pas à effectuer de configuration supplémentaire pour configurer l’espace, car SageMaker AI crée automatiquement l’espace en votre nom. Toutefois, si vous ne souhaitez pas utiliser l’espace par défaut, vous avez la possibilité de spécifier un espace que vous avez créé vous-même. Cela peut être utile si vous souhaitez isoler vos données. La page suivante explique comment créer et configurer votre propre espace Studio pour stocker les données de l’application Canvas.
Vous ne pouvez configurer un espace Studio personnalisé que pour de nouvelles applications Canvas. Vous ne pouvez pas modifier la configuration de l’espace pour des applications Canvas existantes.
Avant de commencer
Votre domaine ou profil utilisateur Amazon SageMaker AI doit disposer d’au moins 100 Go de stockage pour créer et utiliser l’application SageMaker Canvas.
Si vous avez créé votre domaine via la console SageMaker AI, un espace de stockage suffisant est provisionné par défaut et vous n’avez pas besoin d’effectuer une quelconque action supplémentaire. Si vous avez créé votre domaine ou votre profil utilisateur à l’aide des API CreateDomain ou CreateUserProfile, assurez-vous de définir la valeur MaximumEbsVolumeSizeInGb sur 100 Go ou plus. Pour définir une valeur de stockage supérieure, vous pouvez soit créer un domaine ou un profil utilisateur, soit mettre à jour un domaine ou un profil utilisateur existant à l’aide des API UpdateDomain ou UpdateUserProfile.
Création d’un nouvel espace
Tout d’abord, créez un nouvel espace Studio configuré pour stocker les données de l’application Canvas. Il s’agit de l’espace que vous spécifiez lors de la création d’une nouvelle application Canvas à l’étape suivante.
Pour créer un espace, vous pouvez utiliser le kit AWS SDK pour Python (Boto3) ou l’AWS CLI.
- SDK for Python (Boto3)
-
L’exemple suivant vous montre comment utiliser la méthode AWS SDK pour Python (Boto3) create_space pour créer un espace que vous pouvez utiliser pour les applications Canvas. Veillez à spécifier les paramètres suivants :
-
DomainId : spécifiez l’ID de votre domaine SageMaker AI. Pour trouver cet identifiant, vous pouvez accéder à la console SageMaker AI à l’adresse https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ et localiser votre domaine dans la section Domaines.
-
SpaceName : spécifiez un nom pour le nouvel espace.
-
EbsVolumeSizeinGb : spécifiez la taille du volume de stockage pour votre espace (en Go). La valeur minimale est 5 et la valeur maximale 16384.
-
SharingType : spécifiez Private dans ce champ. Pour plus d’informations, consultez Espaces Amazon SageMaker Studio.
-
OwnerUserProfileName : spécifiez le nom du profil utilisateur. Pour trouver les noms de profil utilisateur associés à un domaine, vous pouvez accéder à la console SageMaker AI à l’adresse https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ et localiser votre domaine dans la section Domaines. Dans les paramètres du domaine, vous pouvez consulter les profils utilisateur.
-
AppType : spécifiez Canvas dans ce champ.
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
-
L’exemple suivant vous montre comment utiliser la méthode AWS CLI create-space pour créer un espace que vous pouvez utiliser pour les applications Canvas. Veillez à spécifier les paramètres suivants :
-
domain-id : spécifiez l’ID de votre domaine. Pour trouver cet identifiant, vous pouvez accéder à la console SageMaker AI à l’adresse https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ et localiser votre domaine dans la section Domaines.
-
space-name : spécifiez un nom pour le nouvel espace.
-
EbsVolumeSizeinGb : spécifiez la taille du volume de stockage pour votre espace (en Go). La valeur minimale est 5 et la valeur maximale 16384.
-
SharingType : spécifiez Private dans ce champ. Pour plus d’informations, consultez Espaces Amazon SageMaker Studio.
-
OwnerUserProfileName : spécifiez le nom du profil utilisateur. Pour trouver les noms de profil utilisateur associés à un domaine, vous pouvez accéder à la console SageMaker AI à l’adresse https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ et localiser votre domaine dans la section Domaines. Dans les paramètres du domaine, vous pouvez consulter les profils utilisateur.
-
AppType : spécifiez Canvas dans ce champ.
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"}'
Vous devriez maintenant avoir un espace. Gardez une trace du nom de votre espace pour l’étape suivante.
Création d’une nouvelle application Canvas
Après avoir créé un espace, créez une nouvelle application Canvas qui spécifie cet espace comme emplacement de stockage.
Pour créer une nouvelle application Canvas, vous pouvez utiliser le kit AWS SDK pour Python (Boto3) ou l’AWS CLI.
Vous devez utiliser le kit AWS SDK pour Python (Boto3) ou l’AWS CLI pour créer votre application Canvas. La spécification d’un espace personnalisé lors de la création d’applications Canvas via la console SageMaker AI n’est pas prise en charge.
- SDK for Python (Boto3)
-
L’exemple suivant vous montre comment utiliser la méthode create_app de l’AWS SDK pour Python (Boto3) pour créer une nouvelle application Canvas. Veillez à spécifier les paramètres suivants :
-
DomainId : spécifiez l’ID de votre domaine SageMaker AI.
-
SpaceName : spécifiez le nom de l’espace que vous avez créé à l’étape précédente.
-
AppType : spécifiez Canvas dans ce champ.
-
AppName : spécifiez default comme nom de l’application.
response = client.create_app(
DomainId='<your-domain-id>',
SpaceName='<your-space-name>',
AppType='Canvas',
AppName='default'
)
- AWS CLI
-
L’exemple suivant vous montre comment utiliser la méthode create-app de l’AWS CLI pour créer une nouvelle application Canvas. Veillez à spécifier les paramètres suivants :
-
DomainId : spécifiez l’ID de votre domaine SageMaker AI.
-
SpaceName : spécifiez le nom de l’espace que vous avez créé à l’étape précédente.
-
AppType : spécifiez Canvas dans ce champ.
-
AppName : spécifiez default comme nom de l’application.
create-app
--domain-id <your-domain-id>
--space-name <your-space-name>
--app-type Canvas
--app-name default
Vous devriez maintenant disposer d’une nouvelle application Canvas qui utilise un espace Studio personnalisé comme emplacement de stockage pour les données de l’application.
Chaque fois que vous supprimez l’application Canvas (ou que vous vous déconnectez) et que vous devez recréer l’application, vous devez fournir votre espace dans le champ SpaceName pour vous assurer que Canvas utilise votre espace.
L’espace est attaché au profil utilisateur que vous avez spécifié dans la configuration de l’espace. Vous pouvez supprimer votre application Canvas sans supprimer l’espace, et les données stockées dans l’espace sont conservées. Les données stockées dans votre espace ne sont supprimées que si vous supprimez votre profil utilisateur, ou si vous supprimez directement l’espace.
