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.
Erstellen oder aktualisieren Sie mithilfe der SageMaker API eine Studio-App mit einem Trainingsplan oder AWS CLI
Um SageMaker Trainingspläne für Ihre SageMaker Studio-App zu verwenden, geben Sie ResourceSpec beim Aufrufen der CreateApp API-Operation den ARN des Trainingsplans im TrainingPlanArn Parameter der an.
Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie eine JupyterLab oder Code-Editor-App mit einem Trainingsplan mithilfe von erstellen AWS CLI. Ersetzen Sie den --app-type Wert nach CodeEditor Bedarf durch JupyterLab oder. Der InstanceType muss dem Instanztyp Ihres Trainingsplans entsprechen:
aws sagemaker create-app \ --domain-idd-xxxxxxxxxxxx\ --space-namemy-space\ --app-typeJupyterLab\ --app-namedefault\ --resource-spec '{ "InstanceType": "instance-type", "TrainingPlanArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789012:training-plan/my-training-plan" }'
Nachdem du die App erstellt hast, kannst du die Zuordnung zum Trainingsplan überprüfen, indem du die DescribeApp API aufrufst. Die Antwort beinhaltet, ResourceSpec ob die App mit einem Trainingsplan erstellt wurde. TrainingPlanArn
aws sagemaker describe-app \ --domain-idd-xxxxxxxxxxxx\ --space-namemy-space\ --app-typeJupyterLab\ --app-namedefault
Um den Trainingsplan für eine bestehende App zu aktualisieren, lösche die aktuelle App und erstelle eine neue App mit dem aktualisierten Trainingsplan-ARN, indem du den oben gezeigten create-app Befehl verwendest:
aws sagemaker delete-app \ --domain-idd-xxxxxxxxxxxx\ --space-namemy-space\ --app-typeJupyterLab\ --app-namedefault
