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# Erstellen Sie eine Lifecycle-Konfiguration über die SageMaker AI-Konsole für Amazon SageMaker Studio Classic
**Wichtig**
Benutzerdefinierte IAM-Richtlinien, die es Amazon SageMaker Studio oder Amazon SageMaker Studio Classic ermöglichen, SageMaker Amazon-Ressourcen zu erstellen, müssen auch Berechtigungen zum Hinzufügen von Tags zu diesen Ressourcen gewähren. Die Berechtigung zum Hinzufügen von Tags zu Ressourcen ist erforderlich, da Studio und Studio Classic automatisch alle von ihnen erstellten Ressourcen taggen. Wenn eine IAM-Richtlinie Studio und Studio Classic das Erstellen von Ressourcen, aber kein Tagging erlaubt, können "AccessDenied" Fehler beim Versuch, Ressourcen zu erstellen, auftreten. Weitere Informationen finden Sie unter [Erteilen Sie Berechtigungen für das Taggen von SageMaker KI-Ressourcen](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).
[AWS verwaltete Richtlinien für Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)die Berechtigungen zum Erstellen von SageMaker Ressourcen gewähren, beinhalten bereits Berechtigungen zum Hinzufügen von Tags beim Erstellen dieser Ressourcen.
**Wichtig**
Seit dem 30. November 2023 heißt das vorherige Amazon SageMaker Studio-Erlebnis jetzt Amazon SageMaker Studio Classic. Der folgende Abschnitt bezieht sich konkret auf die Verwendung der Studio-Classic-Anwendung. Informationen zur Verwendung der aktualisierten Studio-Konfiguration finden Sie unter [Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md).
Studio Classic wird weiterhin für bestehende Workloads beibehalten, ist aber nicht mehr für das Onboarding verfügbar. Sie können nur vorhandene Studio Classic-Anwendungen beenden oder löschen und keine neuen erstellen. Wir empfehlen Ihnen, [Ihren Workload auf das neue Studio-Erlebnis zu migrieren](studio-updated-migrate.md).
Das folgende Thema zeigt, wie Sie eine Lebenszykluskonfiguration von der Amazon SageMaker AI-Konsole aus erstellen, um die Anpassung für Ihre Studio Classic-Umgebung zu automatisieren.
## Voraussetzungen
Bevor Sie mit diesem Lernprogramm beginnen können, müssen Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllen:
+ An Bord von Amazon SageMaker Studio Classic. Weitere Informationen finden Sie unter [Integrieren in Amazon SageMaker Studio Classic](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs-studio-onboard.html).
## Schritt 1: Erstellen einer neuen Lebenszykluskonfiguration
Sie können eine Lebenszykluskonfiguration erstellen, indem Sie ein Skript von der Amazon SageMaker AI-Konsole aus eingeben.
**Anmerkung**
Jedes Skript kann bis zu **16.384 Zeichen** enthalten.
Das folgende Verfahren zeigt, wie Sie ein Skript für die Lebenszykluskonfiguration erstellen, das `Hello World` druckt.
1. Öffnen Sie die Amazon SageMaker AI-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich die Option **Admin-Konfigurationen** aus.
1. Wählen Sie unter **Admin-Konfigurationen** die Option **Lifecycle-Konfigurationen** aus.
1. Wählen Sie die Registerkarte **Studio**.
1. Wählen Sie **Create configuration** (Konfiguration erstellen).
1. Wählen Sie unter **Konfigurationstyp auswählen** den Anwendungstyp aus, an den die Lebenszykluskonfiguration angehängt werden soll. Weitere Informationen zur Auswahl der Anwendung, an die die Lebenszykluskonfiguration angehängt werden soll, finden Sie unter [Standard-Lebenszykluskonfigurationen für Amazon SageMaker Studio Classic festlegen](studio-lcc-defaults.md).
1. Wählen Sie **Weiter** aus.
1. Geben Sie im Abschnitt **Konfigurationseinstellungen** einen Namen für Ihre Lebenszykluskonfiguration ein.
1. Geben Sie im Abschnitt **Skripte** den folgenden Inhalt ein.
```
#!/bin/bash
set -eux
echo 'Hello World!'
```
1. (Optional) Erstellen Sie ein Tag für Ihre Lebenszykluskonfiguration.
1. Wählen Sie **Absenden** aus.
## Schritt 2: Anfügen der Lebenszykluskonfiguration an eine Domain oder ein Benutzerprofil
Auf Domainebene zugeordnete Lebenszyklus-Konfigurationsskripten werden von allen Benutzern übernommen. Skripts, die auf Benutzerprofilebene verknüpft sind, sind jedoch auf einen bestimmten Benutzer beschränkt.
Sie können einer Domain oder einem Benutzerprofil mehrere Lebenszykluskonfigurationen JupyterServer sowohl für Anwendungen als auch für KernelGateway Anwendungen hinzufügen.
**Anmerkung**
Um eine Lebenszykluskonfiguration an einen gemeinsam genutzten Bereich anzuhängen, müssen Sie den AWS CLI verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter [Erstellen Sie eine Lebenszykluskonfiguration aus dem AWS CLI für Amazon SageMaker Studio Classic](studio-lcc-create-cli.md).
In den folgenden Abschnitten wird gezeigt, wie Sie eine Lebenszykluskonfiguration an Ihre Domain oder Ihr Benutzerprofil anfügen.
### An eine Domain anhängen
Im Folgenden wird gezeigt, wie Sie über die SageMaker AI-Konsole eine Lebenszykluskonfiguration an Ihre bestehende Domain anhängen.
1. Öffnen Sie die Amazon SageMaker AI-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Admin-Konfigurationen**.
1. Wählen Sie unter **Admin-Konfigurationen** **Domains** aus.
1. Wählen Sie aus der Liste der Domains die Domain aus, an die die Lebenszykluskonfiguration angefügt werden soll.
1. Wählen Sie in den **Domaindetails** die Registerkarte **Umgebung** aus.
1. Wählen Sie unter **Lebenszykluskonfigurationen für persönliche Studio-Apps** die Option **Anhängen** aus.
1. Wählen Sie unter **Quelle** die Option **Bestehende Konfiguration** aus.
1. Wählen Sie unter **Studio-Lebenszykluskonfigurationen** die Lebenszykluskonfiguration aus, die Sie im vorherigen Schritt erstellt haben.
1. Wählen Sie **An Domain anhängen** aus.
### An Ihr Benutzerprofil anhängen
Im Folgenden wird gezeigt, wie Sie eine Lebenszykluskonfiguration an Ihr vorhandenes Benutzerprofil anhängen.
1. Öffnen Sie die Amazon SageMaker AI-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Admin-Konfigurationen**.
1. Wählen Sie unter **Admin-Konfigurationen** **Domains** aus.
1. Wählen Sie aus der Liste der Domains die Domain aus, die das Benutzerprofil enthält, an das die Lebenszykluskonfiguration angefügt werden soll.
1. Wählen Sie unter **Benutzerprofile** das Benutzerprofil aus.
1. Wählen Sie auf der Seite **Benutzerdetails** die Option **Bearbeiten**.
1. Wählen Sie in der linken Navigation **Studioeinstellungen**.
1. Wählen Sie unter **Lebenszykluskonfigurationen, die dem Benutzer** zugeordnet sind, die Option **Anhängen**.
1. Wählen Sie unter **Quelle** die Option **Bestehende Konfiguration** aus.
1. Wählen Sie unter **Studio-Lebenszykluskonfigurationen** die Lebenszykluskonfiguration aus, die Sie im vorherigen Schritt erstellt haben.
1. Wählen Sie **An Benutzerprofil anhängen**.
## Schritt 3: Starten einer Anwendung mit der Lebenszykluskonfiguration
Nachdem Sie einer Domain oder einem Benutzerprofil eine Lebenszykluskonfiguration angehängt haben, können Sie eine Anwendung mit dieser angehängten Lebenszykluskonfiguration starten. Die Auswahl, mit welcher Lebenszykluskonfiguration gestartet werden soll, hängt vom Anwendungstyp ab.
+ **JupyterServer**: Wenn eine JupyterServer Anwendung von der Konsole aus gestartet wird, verwendet SageMaker KI immer die standardmäßige Lebenszykluskonfiguration. Sie können keine andere Lebenszykluskonfiguration verwenden, wenn Sie von der Konsole aus starten. Informationen zum Ändern der standardmäßigen Lebenszykluskonfiguration nach dem Start einer JupyterServer Anwendung finden Sie unter[Standard-Lebenszykluskonfigurationen für Amazon SageMaker Studio Classic festlegen](studio-lcc-defaults.md).
Um eine andere angehängte Lebenszykluskonfiguration auszuwählen, müssen Sie mit dem AWS CLI starten. Weitere Informationen zum Starten einer JupyterServer Anwendung mit einer angehängten Lebenszykluskonfiguration aus dem AWS CLI finden Sie unter[Erstellen Sie eine Lebenszykluskonfiguration aus dem AWS CLI für Amazon SageMaker Studio Classic](studio-lcc-create-cli.md).
+ **KernelGateway**: Sie können jede der angehängten Lebenszykluskonfigurationen auswählen, wenn Sie eine KernelGateway Anwendung mit dem Studio Classic Launcher starten.
Das folgende Verfahren beschreibt, wie Sie eine KernelGateway Anwendung mit einer angehängten Lebenszykluskonfiguration von der SageMaker AI-Konsole aus starten.
1. Öffnen Sie die Amazon SageMaker AI-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
1. Starten Sie Studio Classic. Weitere Informationen finden Sie unter [Starten Sie Amazon SageMaker Studio Classic](studio-launch.md).
1. Öffnen Sie in der Studio-Classic-Benutzeroberfläche den Studio Classic Launcher. Weitere Informationen finden Sie unter [Verwenden Sie den Amazon SageMaker Studio Classic Launcher](studio-launcher.md).
1. Navigieren Sie im Studio Classic Launcher zum Abschnitt **Notebooks und Rechenressourcen**.
1. Klicken Sie auf die Schaltfläche **Umgebung ändern**.
1. Wählen Sie im Dialogfeld **Umgebung ändern** in den Dropdown-Menüs das **Image**, den **Kernel**, den **Instance-Typ** und ein **Startskript** aus. Wenn es keine standardmäßige Lebenszykluskonfiguration gibt, ist der Wert für das **Startskript** standardmäßig auf `No script` festgelegt. Andernfalls ist der Wert für das **Startskript** Ihre standardmäßige Lebenszykluskonfiguration. Nachdem Sie eine Lebenszykluskonfiguration ausgewählt haben, können Sie das gesamte Skript anzeigen.
1. Klicken Sie auf **Auswählen**.
1. Kehren Sie zum Launcher zurück und klicken Sie auf **Notebook erstellen**, um einen neuen Notebook-Kernel mit dem ausgewählten Image und der Lebenszykluskonfiguration zu starten.
## Schritt 4: Anzeigen von Protokollen für eine Lebenszyklus-Konfiguration
Sie können die Protokolle für Ihre Lebenszykluskonfiguration anzeigen, nachdem sie an eine Domain oder ein Benutzerprofil angehängt wurde.
1. Stellen Sie zunächst Zugriff auf CloudWatch für Ihre AWS Identity and Access Management (IAM-) Rolle bereit. Fügen Sie Leseberechtigungen für die folgende Protokollgruppe und den folgenden Protokollstream hinzu.
+ **Log-Gruppe:**`/aws/sagemaker/studio`
+ **Log-Stream:**`domain/user-profile/app-type/app-name/LifecycleConfigOnStart`
Informationen zum Hinzufügen von Berechtigungen finden Sie unter [Aktivieren der Protokollierung für bestimmte AWS Dienste](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/AWS-logs-and-resource-policy.html).
1. Navigieren Sie in Studio Classic zum Symbol **Laufende Terminals und Kernel** (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/running-terminals-kernels.png)) aus, um Ihre Lebenszykluskonfiguration zu überwachen.
1. Wählen Sie eine Anwendung aus der Liste der laufenden Anwendungen aus. Anwendungen mit angehängten Lebenszykluskonfigurationen haben ein angehängtes Indikatorsymbol ![\[Code brackets symbol representing programming or markup languages.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/sagemaker/latest/dg/images/studio/studio-lcc-indicator-icon.png).
1. Wählen Sie das Indikatorsymbol für Ihre Anwendung aus. Dadurch wird ein neues Fenster geöffnet, in dem die Lebenszykluskonfiguration aufgeführt ist.
1. Wählen Sie in dem neuen Panel `View logs`. Dadurch wird eine neue Registerkarte geöffnet, auf der die Protokolle angezeigt werden.