Archiviazione dei dati dell’applicazione SageMaker Canvas nel tuo spazio SageMaker AI
I dati dell’applicazione Amazon SageMaker Canvas, come i set di dati importati e gli artefatti del modello, vengono archiviati in uno spazio privato di Amazon SageMaker Studio. Lo spazio è costituito da un volume di archiviazione per i dati dell’applicazione con 100 GB di spazio di archiviazione per profilo utente, dal tipo di spazio (in questo caso, un’applicazione Canvas) e dall’immagine per il container dell’applicazione. Quando configuri Canvas e avvii l’applicazione per la prima volta, SageMaker AI crea uno spazio privato predefinito assegnato al profilo utente e archivia i dati Canvas. Non è necessario eseguire ulteriori operazioni per configurare lo spazio, perché SageMaker AI crea automaticamente lo spazio per conto tuo. Tuttavia, se non desideri utilizzare lo spazio predefinito, puoi specificare uno spazio creato da te. Questa opzione può essere utile se desideri isolare i tuoi dati. La pagina seguente spiega come creare e configurare il tuo spazio Studio per l’archiviazione dei dati dell’applicazione Canvas.
Puoi configurare uno spazio Studio personalizzato solo per nuove applicazioni Canvas. Non puoi modificare la configurazione dello spazio per le applicazioni Canvas esistenti.
Prima di iniziare
Il dominio o il profilo utente Amazon SageMaker AI deve avere almeno 100 GB di archiviazione disponibile per creare e utilizzare l’applicazione SageMaker Canvas.
Se hai creato il tuo dominio con la console SageMaker AI, per impostazione predefinita viene allocato uno spazio di archiviazione sufficiente, quindi non è necessario intraprendere alcuna azione aggiuntiva. Se hai creato il tuo dominio o profilo utente con le API CreateDomain CreateUserProfile, assicurati di impostare il valore MaximumEbsVolumeSizeInGb almeno su 100 GB. Per impostare un valore di archiviazione maggiore, puoi creare un nuovo dominio o profilo utente oppure puoi aggiornare un dominio o un profilo utente esistente utilizzando le API UpdateDomain o UpdateUserProfile.
Creazione di un nuovo spazio
Prima di tutto, crea un nuovo spazio Studio configurato per archiviare i dati dell’applicazione Canvas. Questo è lo spazio che specifichi durante la creazione di una nuova applicazione Canvas nella fase successiva.
Per creare uno spazio, puoi utilizzare AWS SDK for Python (Boto3) o la AWS CLI.
- SDK for Python (Boto3)
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L’esempio seguente mostra come utilizzare il metodo AWS SDK for Python (Boto3) create_space per creare uno spazio utilizzabile per le applicazioni Canvas. Assicurati di specificare questi parametri:
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DomainId: specifica l’ID per il dominio SageMaker AI. Per trovare l’ID, puoi andare alla console di SageMaker AI all’indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ e cercare il tuo dominio nella sezione Domini.
-
SpaceName: specifica un nome per il nuovo spazio.
-
EbsVolumeSizeinGb: specifica la dimensione del volume di archiviazione per il tuo spazio (in GB). Il valore minimo è 5 e il valore massimo è 16384.
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SharingType: specifica questo campo come Private. Per ulteriori informazioni, consulta Spazi Amazon SageMaker Studio.
-
OwnerUserProfileName: specifica il nome del profilo utente. Per trovare i nomi dei profili utente associati al dominio, puoi andare alla console di SageMaker AI all’indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ e cercare il tuo dominio nella sezione Domini. Nelle impostazioni del dominio, puoi visualizzare i profili utente.
-
AppType: specifica questo campo come Canvas.
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’esempio seguente mostra come utilizzare il metodo AWS CLI create-space per creare uno spazio utilizzabile per le applicazioni Canvas. Assicurati di specificare questi parametri:
-
domain-id: specifica l’ID per il tuo dominio. Per trovare l’ID, puoi andare alla console di SageMaker AI all’indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ e cercare il tuo dominio nella sezione Domini.
-
space-name: specifica un nome per il nuovo spazio.
-
EbsVolumeSizeinGb: specifica la dimensione del volume di archiviazione per il tuo spazio (in GB). Il valore minimo è 5 e il valore massimo è 16384.
-
SharingType: specifica questo campo come Private. Per ulteriori informazioni, consulta Spazi Amazon SageMaker Studio.
-
OwnerUserProfileName: specifica il nome del profilo utente. Per trovare i nomi dei profili utente associati al dominio, puoi andare alla console di SageMaker AI all’indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ e cercare il tuo dominio nella sezione Domini. Nelle impostazioni del dominio, puoi visualizzare i profili utente.
-
AppType: specifica questo campo come Canvas.
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"}'
A questo punto, dovresti avere uno spazio. Annota il nome del tuo spazio per la fase successiva.
Creazione di una nuova applicazione Canvas
Dopo aver creato uno spazio, crea una nuova applicazione Canvas che specifichi lo spazio come posizione di archiviazione.
Per creare una nuova applicazione Canvas, puoi utilizzare AWS SDK for Python (Boto3) o la AWS CLI.
Per creare l’applicazione Canvas, devi utilizzare AWS SDK for Python (Boto3) o la AWS CLI. La console SageMaker AI non supporta la possibilità di specificare uno spazio personalizzato durante la creazione di applicazioni Canvas.
- SDK for Python (Boto3)
-
L’esempio seguente mostra come utilizzare il metodo AWS SDK for Python (Boto3) create_app per creare una nuova applicazione Canvas. Assicurati di specificare questi parametri:
-
DomainId: specifica l’ID per il dominio SageMaker AI.
-
SpaceName: specifica il nome dello spazio creato nella fase precedente.
-
AppType: specifica questo campo come Canvas.
-
AppName: specifica default come nome dell’app.
response = client.create_app(
DomainId='<your-domain-id>',
SpaceName='<your-space-name>',
AppType='Canvas',
AppName='default'
)
- AWS CLI
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L’esempio seguente mostra come utilizzare il metodo AWS CLI create-app per creare una nuova applicazione Canvas. Assicurati di specificare questi parametri:
-
DomainId: specifica l’ID per il dominio SageMaker AI.
-
SpaceName: specifica il nome dello spazio creato nella fase precedente.
-
AppType: specifica questo campo come Canvas.
-
AppName: specifica default come nome dell’app.
create-app
--domain-id <your-domain-id>
--space-name <your-space-name>
--app-type Canvas
--app-name default
A questo punto, dovresti avere una nuova applicazione Canvas che utilizza uno spazio Studio personalizzato come posizione di archiviazione per i dati dell’applicazione.
Ogni volta che elimini l’applicazione Canvas (o ti disconnetti) e devi ricrearla, devi inserire lo spazio nel campo SpaceName per assicurarti che Canvas lo utilizzi.
Lo spazio è collegato al profilo utente specificato nella configurazione dello spazio. Puoi eliminare l’applicazione Canvas senza eliminare lo spazio per conservare i dati archiviati nello spazio. I dati archiviati nello spazio vengono eliminati solo se elimini il profilo utente o direttamente lo spazio.
