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Connect Sie Ihre Remote-IDE mit SageMaker Räumen mit Fernzugriff
Sie können von Ihrer Remote IDE aus eine Remoteverbindung zu Amazon SageMaker Studio Spaces herstellen. Sie können Ihr individuelles lokales IDE-Setup, einschließlich KI-gestützter Entwicklungstools und benutzerdefinierter Erweiterungen, mit den skalierbaren Rechenressourcen in Amazon SageMaker AI verwenden. Dieses Handbuch enthält Konzepte und Anleitungen zur Einrichtung für Administratoren und Benutzer.
Eine Remote-IDE-Verbindung stellt eine sichere Verbindung zwischen Ihrer lokalen IDE und SageMaker Spaces her. Mit dieser Verbindung können Sie:
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Zugriff auf SageMaker KI-Rechenressourcen — Führen Sie Code in Ihrer lokalen Umgebung auf einer skalierbaren SageMaker KI-Infrastruktur aus
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Sicherheitsgrenzen einhalten — Arbeiten Sie innerhalb desselben Sicherheitsrahmens wie SageMaker KI
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Behalten Sie Ihre gewohnte IDE-Erfahrung bei — Verwenden Sie kompatible lokale Erweiterungen, Designs und Konfigurationen, die die Remote-Entwicklung unterstützen
Anmerkung
Nicht alle IDE-Erweiterungen sind mit der Remote-Entwicklung kompatibel. Erweiterungen, die lokale GUI-Komponenten erfordern, Architektur-Abhängigkeiten aufweisen oder spezifische Client-Server-Interaktionen benötigen, funktionieren in der Remote-Umgebung möglicherweise nicht ordnungsgemäß. Stellen Sie vor der Verwendung sicher, dass Ihre benötigten Erweiterungen die Fernentwicklung unterstützen.
Themen
Die wichtigsten Konzepte
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Fernverbindung — Ein sicherer Tunnel zwischen Ihrer Remote-IDE und einem SageMaker Space. Diese Verbindung ermöglicht interaktive Entwicklung und Codeausführung mithilfe von SageMaker KI-Rechenressourcen.
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Amazon SageMaker Studio-Bereich — Eine spezielle Umgebung innerhalb von Amazon SageMaker Studio, in der Sie Ihren Speicher und Ihre Ressourcen für Ihre Studio-Anwendungen verwalten können.
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Deep Link — Eine Schaltfläche (direkte URL) von der SageMaker Benutzeroberfläche aus, die eine Remote-Verbindung zu Ihrer lokalen IDE herstellt.
Verbindungsmethoden
Es gibt drei Hauptmethoden, um Ihre Remote-IDE mit SageMaker Spaces zu verbinden:
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Deep-Link-Zugriff — Sie können eine direkte Verbindung zu einem bestimmten Bereich herstellen, indem Sie die in SageMaker AI verfügbare Schaltfläche „Space öffnen mit“ verwenden. Dabei werden URL-Muster verwendet, um eine Fernverbindung herzustellen und Ihren SageMaker Bereich in Ihrer Remote-IDE zu öffnen.
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AWS Toolkit for Visual Studio Code: Sie können sich mit AWS Toolkit for Visual Studio Code authentifizieren. Auf diese Weise können Sie von Ihrer Remote-IDE aus eine Verbindung zu Spaces herstellen und ein per Fernzugriff verbundenes Fenster öffnen.
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SSH-Terminalverbindung: Sie können mithilfe der SSH-Konfiguration eine Verbindung über die Befehlszeile herstellen.
Unterstützt IDEs
Die Remoteverbindung zu Studio-Bereichen unterstützt:
Anforderungen an die IDE-Version
In der folgenden Tabelle sind die Mindestversionsanforderungen für jede unterstützte Remote-IDE aufgeführt.
| IDE | Mindestversion |
|---|---|
|
Visual Studio Code |
v1.90 |
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Kiro |
v0.10.78 oder höher |
|
Cursor |
v2.6.18 oder höher |
Die AWS Toolkit-Erweiterung ist erforderlich, um Ihre Remote IDE mit Studio Spaces zu verbinden. Für Kiro und Cursor ist die AWS Toolkit-Erweiterungsversion v3.100 oder höher erforderlich.
Anforderungen an Betriebssysteme
Sie benötigen eines der folgenden Betriebssysteme, um eine Remoteverbindung zu Studio-Bereichen herzustellen:
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macOS 13+
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Windows 10
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Windows 11
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Linux
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Installieren Sie für VS Code den offiziellen Microsoft VS Code für Linux
, keine Open-Source-Version
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Voraussetzungen für den lokalen Computer
Bevor Sie Ihre Remote-IDE mit Studio Spaces verbinden, stellen Sie sicher, dass Ihr lokaler Computer über die erforderlichen Abhängigkeiten und den erforderlichen Netzwerkzugriff verfügt.
Wichtig
Umgebungen mit Einschränkungen bei der Softwareinstallation können Benutzer daran hindern, die erforderlichen Abhängigkeiten zu installieren. Der sucht beim Initiieren von Remoteverbindungen AWS Toolkit for Visual Studio Code automatisch nach diesen Abhängigkeiten und fordert Sie zur Installation auf, falls keine vorhanden sind. Stimmen Sie sich mit Ihrer IT-Abteilung ab, um sicherzustellen, dass diese Komponenten verfügbar sind.
Erforderliche lokale Abhängigkeiten
Auf Ihrem lokalen Computer müssen die folgenden Komponenten installiert sein:
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Remote-SSH-Erweiterung
— Remote-Entwicklungserweiterung für Ihre IDE (im Erweiterungs-Marketplace für VS Code, Kiro und Cursor erhältlich) -
Session Manager-Plugin — Für sicheres Sitzungsmanagement erforderlich
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SSH-Client — Standardkomponente auf den meisten Maschinen (OpenSSH wird für Windows empfohlen
) -
IDE-CLI-Befehl — Normalerweise in der IDE-Installation enthalten (z. B.
codefür VS Code,kirofür Kiro,cursorfür Cursor)
Plattformspezifische Anforderungen
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Windows-Benutzer — PowerShell 5.1 oder höher ist für SSH-Terminalverbindungen erforderlich
Anforderungen an die Netzwerkkonnektivität
Ihr lokaler Computer muss Netzwerkzugriff auf Session Manager-Endpunkte haben. In USA Ost (Nord-Virginia) (us-east-1) können dies beispielsweise sein:
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ssm.us-east-1.amazonaws.com
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ssm.us-east-1.api.aws
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ssmmessages.us-east-1.amazonaws.com
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ec2messages.us-east-1.amazonaws.com
Anforderungen an Images
SageMaker Bilder verteilen
Wenn Sie SageMaker Distribution mit Fernzugriff verwenden, verwenden Sie SageMaker Distribution Version 2.7 oder höher.
Benutzerdefinierte Bilder
Wenn Sie Bring Your Own Image (BYOI) über Fernzugriff verfügen, stellen Sie sicher, dass Sie die Spezifikationen für benutzerdefinierte Images einhalten und dass die folgenden Abhängigkeiten installiert sind:
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curloderwget— Erforderlich für das Herunterladen von AWS CLI Komponenten -
unzip— Erforderlich für das Extrahieren von AWS CLI Installationsdateien -
tar— Für das Extrahieren von Archiven erforderlich -
gzip— Erforderlich für die Handhabung komprimierter Dateien
Instance-Anforderungen
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Arbeitsspeicher: 8 GB oder mehr
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Instance-Typen: Verwenden Sie Instances mit mindestens 8 GB Arbeitsspeicher. Die folgenden Instance-Typen werden aufgrund unzureichenden Speichers (weniger als 8 GB) nicht unterstützt:
ml.t3.medium,ml.c7i.large,ml.c6i.large,ml.c6id.largeundml.c5.large. Eine vollständigere Liste der Instance-Typen finden Sie auf der Seite On-Demand-Preise für Amazon EC2.
