Installationsanleitung - Amazon SageMaker

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Installationsanleitung

Im Folgenden finden Sie Informationen darüber, was Sie installieren müssen, um Notebook Jobs in Ihrer JupyterLab Umgebung verwenden zu können.

Für Amazon SageMaker Studio und Amazon SageMaker Studio Lab

Wenn sich Ihr Notebook in Amazon SageMaker Studio oder Amazon SageMaker Studio Lab befindet, müssen Sie keine zusätzliche Installation durchführen — SageMaker Notebook Jobs ist in die Plattform integriert. Informationen zum Einrichten der erforderlichen Berechtigungen für Studio finden Sie unter Richten Sie Richtlinien und Berechtigungen für Studio ein.

Für lokale Jupyter Notebooks

Wenn Sie SageMaker Notebook Jobs für Ihre lokale JupyterLab Umgebung verwenden möchten, müssen Sie eine zusätzliche Installation durchführen.

Gehen Sie wie folgt vor, um SageMaker Notebook Jobs zu installieren:

  1. Installieren Sie Python 3. Einzelheiten finden Sie unter Installation von Python 3 und Python-Paketen.

  2. Installieren Sie JupyterLab Version 3 oder höher. Einzelheiten finden Sie in der JupyterLab SDKDokumentation.

  3. Installieren Sie das AWS CLI. Weitere Informationen finden Sie unter AWS CLI Installieren oder Aktualisieren der neuesten Version von .

  4. Installieren Sie zwei Berechtigungssätze. Der IAM Benutzer benötigt Berechtigungen zum Senden von Aufträgen an SageMaker. Nach dem Absenden nimmt der Notebook-Job selbst eine IAM Rolle an, für die je nach Auftragsaufgabe Berechtigungen für den Zugriff auf Ressourcen erforderlich sind.

    1. Wenn Sie noch keinen IAM Benutzer erstellt haben, finden Sie weitere Informationen unter Einen IAM Benutzer in Ihrem AWS Konto erstellen.

    2. Wenn Sie Ihre Notizbuch-Jobrolle noch nicht erstellt haben, finden Sie weitere Informationen unter Eine Rolle erstellen, um Berechtigungen an einen IAM Benutzer zu delegieren.

    3. Fügen Sie Ihrem Benutzer und Ihrer Rolle die erforderlichen Berechtigungen und Vertrauensrichtlinien bei. step-by-stepAnweisungen und Einzelheiten zu Berechtigungen finden Sie unterInstallieren Sie Richtlinien und Berechtigungen für lokale Jupyter-Umgebungen.

  5. Generieren Sie AWS Anmeldeinformationen für Ihren neu erstellten IAM Benutzer und speichern Sie sie in der Anmeldeinformationsdatei (~/.aws/credentials) Ihrer Umgebung. JupyterLab Sie können dies mit dem Befehl tun. CLI aws configure Eine Anleitung finden Sie im Abschnitt Konfigurationseinstellungen mithilfe von Befehlen einrichten und anzeigen unter Einstellungen für die Konfiguration und Anmeldeinformationsdatei.

  6. (optional) Standardmäßig verwendet die Scheduler-Erweiterung ein vorgefertigtes SageMaker Docker-Image mit Python 2.0. Jeder nicht standardmäßige Kernel, der im Notebook verwendet wird, sollte im Container installiert werden. Wenn Sie Ihr Notebook in einem Container oder Docker-Image ausführen möchten, müssen Sie ein Amazon Elastic Container Registry (AmazonECR) -Image erstellen. Informationen dazu, wie Sie ein Docker-Image auf Amazon übertragenECR, finden Sie unter Pushing a Docker Image.

  7. Fügen Sie die JupyterLab Erweiterung für SageMaker Notebook-Jobs hinzu. Sie können es mit dem folgenden Befehl zu Ihrer JupyterLab Umgebung hinzufügen:pip install amazon_sagemaker_jupyter_scheduler. Möglicherweise müssen Sie Ihren Jupyter-Server mit dem folgenden Befehl neu starten: sudo systemctl restart jupyter-server.

  8. Beginne JupyterLab mit dem Befehl:jupyter lab.

  9. Stellen Sie sicher, dass das Widget Notebook-Aufträge ( Blue icon of a calendar with a checkmark, representing a scheduled task or event. ) in der Taskleiste Ihres Jupyter Notebooks angezeigt wird.