Migrazione dell’interfaccia utente da Studio Classic a Studio

1. Ottieni l’ID dominio del dominio esistente.

   1. Apri la console Amazon SageMaker AI all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/.

   2. Nel riquadro di navigazione a sinistra, espandi Configurazioni di amministrazione e scegli Domini.

   3. Scegli il dominio esistente.

   4. Dalla pagina Dettagli dominio, seleziona la scheda Impostazioni dominio.

   5. Copia l’ID dominio.

2. Aggiungi l’ID dominio al dominio esistente.

   export REF_DOMAIN_ID="domain-id"
   export SM_REGION="region"

3. Utilizza describe-domain per ottenere informazioni importanti sul dominio esistente.

   export REF_EXECROLE=$(aws sagemaker describe-domain --region=$SM_REGION --domain-id=$REF_DOMAIN_ID | jq -r '.DefaultUserSettings.ExecutionRole')
   export REF_VPC=$(aws sagemaker describe-domain --region=$SM_REGION --domain-id=$REF_DOMAIN_ID | jq -r '.VpcId')
   export REF_SIDS=$(aws sagemaker describe-domain --region=$SM_REGION --domain-id=$REF_DOMAIN_ID | jq -r '.SubnetIds | join(",")')
   export REF_SGS=$(aws sagemaker describe-domain --region=$SM_REGION --domain-id=$REF_DOMAIN_ID | jq -r '.DefaultUserSettings.SecurityGroups | join(",")')
   export AUTHMODE=$(aws sagemaker describe-domain --region=$SM_REGION --domain-id=$REF_DOMAIN_ID | jq -r '.AuthMode')

4. Convalida i parametri.

   echo "Execution Role: $REF_EXECROLE || VPCID: $REF_VPC || SubnetIDs: $REF_SIDS || Security GroupIDs: $REF_SGS || AuthMode: $AUTHMODE"

5. Crea un dominio di test utilizzando le configurazioni del dominio esistente.

   IFS=',' read -r -a subnet_ids <<< "$REF_SIDS"
   IFS=',' read -r -a security_groups <<< "$REF_SGS"
   security_groups_json=$(printf '%s\n' "${security_groups[@]}" | jq -R . | jq -s .)
   
   aws sagemaker create-domain \
   --domain-name "TestV2Config" \
   --vpc-id $REF_VPC \
   --auth-mode $AUTHMODE \
   --subnet-ids "${subnet_ids[@]}" \
   --app-network-access-type VpcOnly \
   --default-user-settings "
   {
       \"ExecutionRole\": \"$REF_EXECROLE\",
       \"StudioWebPortal\": \"ENABLED\",
       \"DefaultLandingUri\": \"studio::\",
       \"SecurityGroups\": $security_groups_json
   }
   "

6. Dopo aver creato il dominio di test In Service, utilizza l’ID del dominio di test per creare un profilo utente. Questo profilo utente viene utilizzato per avviare e testare le applicazioni.

   aws sagemaker create-user-profile \
   --region="$SM_REGION" --domain-id=test-domain-id \
   --user-profile-name test-network-user

1. Aggiungi l’ID del dominio di test.

   export TEST_DOMAIN="test-domain-id"
   export SM_REGION="region"

2. Elenca tutte le applicazioni del dominio che sono in esecuzione.

   active_apps_json=$(aws sagemaker list-apps --region=$SM_REGION --domain-id=$TEST_DOMAIN)
   echo $active_apps_json

3. Analizza l’elenco JSON delle applicazioni in esecuzione ed eliminale. Se gli utenti hanno tentato di creare un’applicazione per la quale non dispongono delle autorizzazioni, potrebbero esserci degli spazi che non sono stati acquisiti nello script seguente. Questi spazi dovranno essere eliminati manualmente.

   echo "$active_apps_json" | jq -c '.Apps[]' | while read -r app;
   do
       if echo "$app" | jq -e '. | has("SpaceName")' > /dev/null;
       then
           app_type=$(echo "$app" | jq -r '.AppType')
           app_name=$(echo "$app" | jq -r '.AppName')
           domain_id=$(echo "$app" | jq -r '.DomainId')
           space_name=$(echo "$app" | jq -r '.SpaceName')
   
           echo "Deleting App - AppType: $app_type || AppName: $app_name || DomainId: $domain_id || SpaceName: $space_name"
           aws sagemaker delete-app --region=$SM_REGION --domain-id=$domain_id \
           --app-type $app_type --app-name $app_name --space-name $space_name
   
           echo "Deleting Space - AppType: $app_type || AppName: $app_name || DomainId: $domain_id || SpaceName: $space_name"
           aws sagemaker delete-space --region=$SM_REGION --domain-id=$domain_id \
           --space-name $space_name
       else
   
           app_type=$(echo "$app" | jq -r '.AppType')
           app_name=$(echo "$app" | jq -r '.AppName')
           domain_id=$(echo "$app" | jq -r '.DomainId')
           user_profile_name=$(echo "$app" | jq -r '.UserProfileName')
   
           echo "Deleting Studio Classic - AppType: $app_type || AppName: $app_name || DomainId: $domain_id || UserProfileName: $user_profile_name"
           aws sagemaker delete-app --region=$SM_REGION --domain-id=$domain_id \
           --app-type $app_type --app-name $app_name --user-profile-name $user_profile_name
   
       fi
   
   done

4. Elimina il profilo utente di test.

   aws sagemaker delete-user-profile \
   --region=$SM_REGION --domain-id=$TEST_DOMAIN \
   --user-profile-name "test-network-user"

5. Elimina il dominio di test.

   aws sagemaker delete-domain \
   --region=$SM_REGION --domain-id=$TEST_DOMAIN

1. Apri la console Amazon SageMaker AI all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/.

2. Nel riquadro di navigazione a sinistra, espandi Configurazioni di amministrazione e scegli Domini.

3. Scegli il dominio esistente per il quale desideri abilitare Studio come esperienza predefinita.

4. Nella pagina Dettagli del dominio, espandi Abilita il nuovo Studio.

5. (Facoltativo) Per visualizzare i dettagli sulla procedura necessaria per abilitare Studio come esperienza predefinita, scegli Visualizza dettagli. La pagina mostra quanto segue.

   • Nella sezione Panoramica di SageMaker Studio puoi visualizzare le applicazioni incluse o disponibili nell'interfaccia basata sul web di Studio.

   • Nella sezione Processo di abilitazione puoi vedere le descrizioni delle attività del flusso di lavoro per abilitare Studio.

     Nota

     Dovrai eseguire la migrazione dei dati manualmente. Per istruzioni sulla migrazione dei dati, consulta (Facoltativo) Migrazione dei dati da Studio Classic a Studio.

   • Nella sezione Torna all’esperienza Studio Classic puoi vedere come tornare a Studio Classic dopo aver abilitato Studio come esperienza predefinita.

6. Per iniziare il processo di abilitazione di Studio come esperienza predefinita, scegli Abilita il nuovo Studio.

7. Nella sezione Specifica e configura il ruolo puoi vedere le applicazioni predefinite che vengono incluse automaticamente in Studio.

   Per impedire agli utenti di eseguire queste applicazioni, scegli il ruolo AWS Identity and Access Management (IAM) con una policy IAM che rifiuta l’accesso. Per informazioni su come creare una policy per limitare l’accesso, consulta Fase 1. Aggiorna le autorizzazioni per la creazione di applicazioni.

8. Nella sezione Scegli il bucket S3 predefinito per collegare la policy CORS puoi concedere a Studio l’accesso ai bucket Amazon S3. In questo caso, il bucket Amazon S3 predefinito è quello per Studio Classic. In questa fase puoi procedere come descritto di seguito:

   • Verifica il bucket Amazon S3 predefinito del dominio a cui collegare la policy CORS. Se il tuo dominio non dispone di un bucket Amazon S3 predefinito, SageMaker AI crea un bucket Amazon S3 con la policy CORS corretta allegata.

   • Puoi includere altri dieci bucket Amazon S3 a cui collegare la policy CORS.

     Se intendi includere più di dieci bucket, puoi aggiungerli manualmente. Per ulteriori informazioni su come collegare manualmente la policy CORS al bucket Amazon S3, consulta (Facoltativo) Aggiornamento della policy CORS per accedere ai bucket Amazon S3.

   Per procedere, seleziona la casella di controllo accanto ad Accetti di sostituire qualsiasi policy CORS esistente sui bucket Amazon S3 scelti?

9. La sezione Esegui la migrazione dei dati contiene informazioni sui diversi volumi di archiviazione di dati per Studio Classic e Studio. Con questo processo, non verrà eseguita automaticamente la migrazione dei dati. Per istruzioni sulla migrazione dei dati, sulle configurazioni del ciclo di vita e sulle estensioni, consulta. JupyterLab (Facoltativo) Migrazione dei dati da Studio Classic a Studio

10. Dopo aver completato le attività sulla pagina e verificato la configurazione, scegli Abilita il nuovo Studio.

Per aggiungere una configurazione CORS a un bucket Amazon S3

1. Verifica che esista un bucket Amazon S3 nello Regione AWS stesso dominio esistente con il nome seguente. Per istruzioni, consulta Viewing the properties for an Amazon S3 bucket.

   sagemaker-region-account-id

2. Aggiungi una configurazione CORS con il contenuto seguente al bucket Amazon S3 predefinito. Per istruzioni, consulta Configuring cross-origin resource sharing (CORS).

   [
       {
           "AllowedHeaders": [
               "*"
           ],
           "AllowedMethods": [
               "POST",
               "PUT",
               "GET",
               "HEAD",
               "DELETE"
           ],
           "AllowedOrigins": [
               "https://*.sagemaker.aws"
           ],
           "ExposeHeaders": [
               "ETag",
               "x-amz-delete-marker",
               "x-amz-id-2",
               "x-amz-request-id",
               "x-amz-server-side-encryption",
               "x-amz-version-id"
           ]
       }
   ]

Per concedere le autorizzazioni per la funzionalità Data Wrangler all’interno di Canvas

1. Allega la policy AWS gestita AmazonSageMakerFullAccessal ruolo IAM del tuo utente. Per la procedura su come collegare le policy IAM a un ruolo, consulta Adding IAM identity permissions (console) nella Guida per l’utente di AWS IAM.

   Se questa policy di autorizzazione è troppo permissiva per il tuo caso d’uso, puoi creare policy limitate che includano almeno le autorizzazioni seguenti:

   {
       "Sid": "AllowStudioActions",
       "Effect": "Allow",
       "Action": [
           "sagemaker:CreatePresignedDomainUrl",
           "sagemaker:DescribeDomain",
           "sagemaker:ListDomains",
           "sagemaker:DescribeUserProfile",
           "sagemaker:ListUserProfiles",
           "sagemaker:DescribeSpace",
           "sagemaker:ListSpaces",
           "sagemaker:DescribeApp",
           "sagemaker:ListApps"
       ],
       "Resource": "*"
   },
   {
       "Sid": "AllowAppActionsForUserProfile",
       "Effect": "Allow",
       "Action": [
           "sagemaker:CreateApp",
           "sagemaker:DeleteApp"
       ],
       "Resource": "arn:aws:sagemaker:region:account-id:app/domain-id/user-profile-name/canvas/*",
       "Condition": {
           "Null": {
               "sagemaker:OwnerUserProfileArn": "true"
           }
       }
   }

2. Allega la policy AWS gestita AmazonSageMakerCanvasDataPrepFullAccessal ruolo IAM del tuo utente.

Per collegare le policy IAM a un ruolo di esecuzione

1. Trova il ruolo di esecuzione associato al tuo profilo utente SageMaker AI

   1. Nella console SageMaker AIhttps://console.aws.amazon.com/sagemaker/, vai su Domini, quindi scegli il tuo dominio SageMaker AI.

   2. L’ARN del ruolo di esecuzione è elencato in Ruolo di esecuzione nella pagina Dettagli utente del profilo utente. Prendi nota del nome del ruolo di esecuzione nell’ARN.

   3. Nella console IAM https://console.aws.amazon.com/iam/, scegli Ruoli.

   4. Cerca il ruolo in base al nome nel campo di ricerca.

   5. Seleziona il ruolo.

2. Aggiungi le policy al ruolo.

   1. Nella console IAM https://console.aws.amazon.com/iam/, scegli Ruoli.

   2. Cerca il ruolo in base al nome nel campo di ricerca.

   3. Seleziona il ruolo.

   4. Nella scheda Autorizzazioni, vai al menu a discesa Aggiungi autorizzazioni.

   5. • Per le policy gestite: seleziona Collega policy e cerca il nome della policy gestita da collegare.

        Seleziona la policy, quindi scegli Aggiungi autorizzazioni.

      • Per le policy inline: seleziona Crea policy inline, incolla la policy nella scheda JSON, scegli Avanti, assegna un nome alla policy e scegli Crea.