Configurations de cycle de vie dans Amazon SageMaker Studio
Les configurations de cycle de vie (LCC) sont des scripts que les administrateurs et les utilisateurs peuvent utiliser pour automatiser la personnalisation des applications suivantes au sein de votre environnement Amazon SageMaker Studio :
-
Amazon SageMaker AI JupyterLab
-
Éditeur de code, basé sur Code-OSS, Visual Studio Code – Open Source
-
Studio Classic
-
Instance de bloc-notes
La personnalisation de votre application inclut les opérations suivantes :
-
Installation des packages personnalisés
-
Configuration des extensions
-
Préchargement des jeux de données
-
Configuration des référentiels de code source
Les utilisateurs créent et attachent des configurations de cycle de vie intégrées à leurs propres profils utilisateur. Les administrateurs créent et attachent des configurations de cycle de vie par défaut ou intégrées au niveau du domaine, de l’espace ou du profil utilisateur.
Important
Amazon SageMaker Studio exécute d’abord la configuration de cycle de vie intégrée, puis exécute la configuration LCC par défaut. Amazon SageMaker AI ne résoudra pas les conflits de packages entre les configurations LCC utilisateur et administrateur. Par exemple, si la configuration LCC intégrée installe python3.11 et que la configuration LCC par défaut installe python3.12, Studio installe python3.12.
