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Un espacio compartido de Amazon SageMaker Studio Classic consta de una JupyterServer aplicación compartida y un directorio compartido. Un espacio JupyterLab compartido consta de una JupyterLab aplicación compartida y un directorio compartido dentro de Amazon SageMaker Studio. Todos los perfiles de usuario de un dominio tienen acceso a todos los espacios compartidos del dominio. Amazon SageMaker AI analiza automáticamente los recursos de un espacio compartido dentro del contexto de la aplicación Amazon SageMaker Studio Classic que se lanza en ese espacio compartido. Los recursos de un espacio compartido incluyen cuadernos, archivos, experimentos y modelos. Utilice los espacios compartidos para colaborar con otros usuarios en tiempo real mediante características como el etiquetado automático, la coedición de cuadernos en tiempo real y la personalización.
Los espacios compartidos están disponibles en:
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Amazon SageMaker Studio clásico
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JupyterLab
Un espacio compartido de Studio Classic solo es compatible con Studio Classic y sus KernelGateway aplicaciones. Un espacio compartido solo admite el uso de un Amazon Resource Name (ARN) de JupyterLab 3 imágenes. Para obtener más información, consulte JupyterLab Control de versiones.
Amazon SageMaker AI etiqueta automáticamente todos los recursos de SageMaker IA que cree en el ámbito de un espacio compartido. Puede utilizar estas etiquetas para supervisar los costos y planificar los presupuestos mediante herramientas como AWS Budgets.
Un espacio compartido usa la misma configuración de VPC que el dominio en el que se creó.
nota
Los espacios compartidos no admiten el uso de clústeres entre cuentas de Amazon SageMaker Data Wrangler o Amazon EMR.
Etiquetado automático
Todos los recursos creados en un espacio compartido se etiquetan automáticamente con una etiqueta de ARN de dominio y una etiqueta de ARN de espacio compartido. La etiqueta de ARN del dominio se basa en el ID del dominio, mientras que la etiqueta de ARN del espacio compartido se basa en el nombre del espacio compartido.
Puede utilizar estas etiquetas para supervisar el uso. AWS CloudTrail Para obtener más información, consulta Registrar llamadas a la SageMaker API de Amazon con AWS CloudTrail.
También puedes usar estas etiquetas para monitorear los costos AWS Billing and Cost Management. Para obtener más información, consulte Uso de etiquetas de asignación de AWS costes.
Edición conjunta de cuadernos en tiempo real
Una ventaja clave de un espacio compartido es que facilita la colaboración entre los miembros del espacio compartido en tiempo real. Los usuarios que colaboran en un espacio de trabajo obtienen acceso a una aplicación de Studio Classic compartida en la que pueden acceder a sus cuadernos, leerlos y editarlos en tiempo real. La colaboración en tiempo real solo se admite para JupyterServer aplicaciones dentro de un espacio compartido.
Los usuarios con acceso a un espacio compartido pueden abrir, ver, editar y ejecutar simultáneamente las libretas de Jupyter en el Studio Classic o en la JupyterLab aplicación compartida de ese espacio.
El cuaderno indica a cada usuario coeditor con un cursor diferente que muestra el nombre del perfil del usuario. Si bien varios usuarios pueden ver el mismo cuaderno, la edición conjunta es más adecuada para grupos pequeños de dos a cinco usuarios.
Para realizar un seguimiento de los cambios realizados por varios usuarios, se recomienda encarecidamente utilizar el control de versiones basado en Git integrado en Studio Classic.
JupyterServer 2
Para utilizar espacios compartidos en Studio Classic se requiere la versión 2 de Jupyter Server. Determinadas JupyterLab extensiones y paquetes pueden forzar la degradación de Jupyter Server a la versión 1. Esto impide el uso del espacio compartido. Ejecute lo siguiente desde la línea de comandos para cambiar el número de versión y seguir utilizando los espacios compartidos.
conda activate studio
pip install jupyter-server==2.0.0rc3
Personalización de un espacio compartido
Para asociar una configuración de ciclo de vida o una imagen personalizada a un espacio compartido, debe usar la AWS CLI. Para obtener más información acerca de la creación y asociación de configuraciones de ciclo de vida, consulte Creación y asociación de una configuración del ciclo de vida. Para obtener más información acerca de la creación y asociación de imágenes personalizadas, consulte Traiga su propia imagen de SageMaker IA.