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Configurare Studio per Ray
Amazon SageMaker Studio è un IDE basato sul Web che offre ai data scientist e agli ingegneri ML un'interfaccia appositamente progettata per la gestione dei carichi di lavoro Ray.
Prerequisiti
Prima di configurare Studio, è necessario quanto segue:
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Un HyperPod cluster orchestrato da Amazon EKS. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di un SageMaker HyperPod cluster con l'orchestrazione di Amazon EKS.
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L' KubeRay operatore ha installato. Riconcilia ogni risorsa Ray creata da Studio. Per ulteriori informazioni, consulta Installazione KubeRay su HyperPod Amazon EKS.
Le seguenti sono opzionali e ognuna aggiunge una funzionalità anziché limitare la configurazione:
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L'add-on SageMaker AI Spaces, per lo sviluppo interattivo in uno spazio JupyterLab o Code Editor collegato a un cluster Ray. Per ulteriori informazioni, consulta Configurazione del componente aggiuntivo Spaces.
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The HyperPod Ray Endpoint Operator, per collegamenti Ray Dashboard autenticati e invio di lavori in remoto. Per ulteriori informazioni, consulta Installazione di HyperPod Ray Endpoint Operator.
Fase 1: Creare un dominio AI SageMaker
L'accesso di Studio a un HyperPod cluster avviene tramite un dominio SageMaker AI e il ruolo di esecuzione del dominio è il principale IAM utilizzato da Studio per agire sul cluster. Crea il dominio e associalo al tuo cluster seguendo i passaggi seguentiConfigurazione di un cluster Amazon EKS in Studio.
Passaggio 2: concedi al dominio l'accesso al tuo cluster
L'accesso al cluster per gli utenti di Studio è controllato da politiche di accesso al cluster associate al ruolo di esecuzione nel dominio o nel profilo utente. Solo un ruolo con le politiche corrette collegate raggiunge il cluster.
Per concedere l'accesso al cluster
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Apri la console SageMaker AI e scegli HyperPod i cluster, quindi scegli il tuo cluster.
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Nella scheda Configurazione, trova l'accesso al cluster per i SageMaker domini.
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Scegli Gestisci accesso.
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Seleziona le policy di cui hanno bisogno i tuoi utenti:
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AmazonSagemakerHyperpodTrainingPolicy—RayCluster,RayJob, eRayCronJob. -
AmazonSagemakerHyperpodInferencePolicy—RayClustereRayService. -
AmazonSagemakerHyperpodSpacePolicy— spazi, per lo sviluppo interattivo. -
AmazonSagemakerHyperpodSpaceTemplatePolicy— modelli spaziali. -
AmazonSagemakerHyperpodUserClusterPolicy— visibilità del cluster per un utente.
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Scegli se definire l'ambito di accesso a un namespace o all'intero cluster. Ambito di applicazione di un namespace quando i team condividono un cluster.
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Save (Salva).
La concessione dell'accesso in questo modo crea per te la voce di accesso Amazon EKS per il ruolo di esecuzione, quindi non c'è un passaggio separato nella console Amazon EKS. Per i concetti alla base del modello di accesso, consultaConfigurazione del controllo degli accessi basato su ruoli Kubernetes.
Fase 3: verifica
Per confermare l'accesso
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Apri la pagina Domini
nella console SageMaker AI e scegli il tuo dominio. -
Avvia Studio per un profilo utente.
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In Compute, seleziona il tuo HyperPod cluster.
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Selezionare Tasks (Attività).
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Conferma di essere in grado di vedere i tuoi carichi di lavoro Ray.
