Imposta i valori predefiniti da per AWS CLI Amazon Studio Classic SageMaker - Amazon SageMaker AI
PrerequisitiImpostazione di una configurazione del ciclo di vita predefinita quando si crea una nuova risorsaImpostazione di una configurazione del ciclo di vita predefinita per una risorsa esistente

Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.

Imposta i valori predefiniti da per AWS CLI Amazon Studio Classic SageMaker

Importante

Le politiche IAM personalizzate che consentono ad Amazon SageMaker Studio o Amazon SageMaker Studio Classic di creare SageMaker risorse Amazon devono inoltre concedere le autorizzazioni per aggiungere tag a tali risorse. L’autorizzazione per aggiungere tag alle risorse è necessaria perché Studio e Studio Classic applicano automaticamente tag a tutte le risorse che creano. Se una policy IAM consente a Studio e Studio Classic di creare risorse ma non consente l'etichettatura, possono verificarsi errori AccessDenied "" durante il tentativo di creare risorse. Per ulteriori informazioni, consulta Fornisci le autorizzazioni per etichettare SageMaker le risorse AI.

AWSpolitiche gestite per Amazon SageMaker AIche danno i permessi per creare SageMaker risorse includono già le autorizzazioni per aggiungere tag durante la creazione di tali risorse.

Importante

A partire dal 30 novembre 2023, la precedente esperienza Amazon SageMaker Studio è ora denominata Amazon SageMaker Studio Classic. La sezione seguente è specifica per l’utilizzo dell’applicazione Studio Classic. Per informazioni sull’utilizzo dell’esperienza Studio aggiornata, consulta Amazon SageMaker Studio.

Studio Classic viene ancora mantenuto per i carichi di lavoro esistenti, ma non è più disponibile per l'onboarding. È possibile solo interrompere o eliminare le applicazioni Studio Classic esistenti e non è possibile crearne di nuove. Ti consigliamo di migrare il tuo carico di lavoro alla nuova esperienza Studio.

È possibile impostare gli script di configurazione del ciclo di vita predefiniti dalle seguenti AWS CLI risorse:

  • Domini

  • Profili utente

  • Spazi condivisi

Le sezioni seguenti spiegano come impostare gli script di configurazione del ciclo di vita predefiniti dalla AWS CLI.

Prerequisiti

Prima di iniziare, completa i seguenti prerequisiti:

Impostazione di una configurazione del ciclo di vita predefinita quando si crea una nuova risorsa

Per impostare una configurazione del ciclo di vita predefinita durante la creazione di un nuovo dominio, profilo utente o spazio, passa l'ARN della configurazione del ciclo di vita precedentemente creata come parte di uno dei seguenti comandi: AWS CLI

È necessario passare l'ARN di configurazione del ciclo di vita per i seguenti valori nelle impostazioni o predefinite: KernelGateway JupyterServer

  • DefaultResourceSpec:LifecycleConfigArn: specifica la configurazione del ciclo di vita predefinita per il tipo di applicazione.

  • LifecycleConfigArns: è l'elenco di tutte le configurazioni del ciclo di vita collegate al tipo di applicazione. Anche la configurazione del ciclo di vita predefinita deve far parte di questo elenco.

Ad esempio, la seguente chiamata API crea un nuovo profilo utente con una configurazione del ciclo di vita predefinita.

aws sagemaker create-user-profile --domain-id domain-id \
--user-profile-name user-profile-name \
--region region \
--user-settings '{
"KernelGatewayAppSettings": {
    "DefaultResourceSpec": { 
            "InstanceType": "ml.t3.medium",
            "LifecycleConfigArn": "lifecycle-configuration-arn"
         },
    "LifecycleConfigArns": [lifecycle-configuration-arn-list]
  }
}'

Impostazione di una configurazione del ciclo di vita predefinita per una risorsa esistente

Per impostare o aggiornare la configurazione del ciclo di vita predefinita per una risorsa esistente, passa l'ARN della configurazione del ciclo di vita precedentemente creata come parte di uno dei seguenti comandi: AWS CLI

È necessario passare l'ARN di configurazione del ciclo di vita per i seguenti valori nelle impostazioni o predefinite: KernelGateway JupyterServer

  • DefaultResourceSpec:LifecycleConfigArn: specifica la configurazione del ciclo di vita predefinita per il tipo di applicazione.

  • LifecycleConfigArns: è l'elenco di tutte le configurazioni del ciclo di vita collegate al tipo di applicazione. Anche la configurazione del ciclo di vita predefinita deve far parte di questo elenco.

Ad esempio, la seguente chiamata API aggiorna un nuovo profilo utente con una configurazione del ciclo di vita predefinita.

aws sagemaker update-user-profile --domain-id domain-id \
--user-profile-name user-profile-name \
--region region \
--user-settings '{
"KernelGatewayAppSettings": {
    "DefaultResourceSpec": {
            "InstanceType": "ml.t3.medium",
            "LifecycleConfigArn": "lifecycle-configuration-arn"
         },
    "LifecycleConfigArns": [lifecycle-configuration-arn-list]
  }
}'

La seguente chiamata API aggiorna un dominio per impostare una nuova configurazione del ciclo di vita predefinita.

aws sagemaker update-domain --domain-id domain-id \
--region region \
--default-user-settings '{
"JupyterServerAppSettings": {
    "DefaultResourceSpec": {
            "InstanceType": "system",
            "LifecycleConfigArn": "lifecycle-configuration-arn"
         },
    "LifecycleConfigArns": [lifecycle-configuration-arn-list]
  }
}'