Adición de perfiles de usuario - Amazon SageMaker
Adición de perfiles de usuario desde la consolaCree perfiles de usuario a partir de AWS CLI

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Adición de perfiles de usuario

En la siguiente sección se muestra cómo añadir perfiles de usuario a un dominio mediante la SageMaker consola o el AWS CLI.

Después de añadir un perfil de usuario al dominio, los usuarios pueden iniciar sesión con unURL. Si el dominio se utiliza AWS IAM Identity Center para la autenticación, los usuarios reciben un correo electrónico con la URL información necesaria para iniciar sesión en el dominio. Si el dominio lo usa AWS Identity and Access Management, puede crear un perfil URL para un usuario mediante CreatePresignedDomainUrl

Adición de perfiles de usuario desde la consola

Puede añadir perfiles de usuario a un dominio desde la SageMaker consola siguiendo este procedimiento.

  1. Abre la SageMaker consola de Amazon en https://console.aws.amazon.com/sagemaker/.

  2. En el panel de navegación izquierdo, seleccione Configuraciones de administración.

  3. En Configuraciones de administración, selecciona dominios.

  4. En la lista de dominios, selecciona el dominio al que quieres añadir un perfil de usuario.

  5. En la página de detalles del dominio, selecciona la pestaña Perfiles de usuario.

  6. Elija Añadir usuario. Se abre una nueva página.

  7. Utilice el nombre predeterminado para su perfil de usuario o agregue un nombre personalizado.

  8. En Execution role (Rol de ejecución), elija una opción en el selector de roles. Si selecciona Introducir un IAM rol personalizado ARN, el rol debe tener, como mínimo, una política de confianza adjunta que otorgue SageMaker permiso para asumir el rol. Para obtener más información, consulte SageMaker Funciones.

    Si selecciona Crear un nuevo rol, se abre el cuadro de diálogo Crear un IAM rol:

    1. Para los buckets de S3 que especifique, especifique buckets de Amazon S3 adicionales a los que puedan acceder los usuarios de sus cuadernos. Si no desea agregar acceso a más buckets, elija None (Ninguno).

    2. Elija Crear rol. SageMaker crea un nuevo IAM rolAmazonSageMaker-ExecutionPolicy, con la AmazonSageMakerFullAccesspolítica adjunta.

  9. (Opcional) Añada etiquetas al perfil de usuario. Todos los recursos que cree el perfil de usuario tendrán una etiqueta de dominio y una ARN etiqueta de perfil de ARN usuario. La ARN etiqueta de dominio se basa en el ID de dominio, mientras que la ARN etiqueta de perfil de usuario se basa en el nombre del perfil de usuario.

  10. Elija Next (Siguiente).

  11. En la sección SageMaker Studio, tienes la opción de elegir entre la versión más nueva y la clásica de Studio como experiencia predeterminada.

    • Si eliges SageMaker Studio (recomendado) como experiencia predeterminada, Studio Classic IDE tiene la configuración predeterminada. Para obtener información sobre la configuración predeterminada, consulteConfiguración predeterminada.

      Para obtener información sobre Studio, consulteAmazon SageMaker Studio.

    • Si eliges Studio Classic como experiencia predeterminada, puedes activar o desactivar el uso compartido de recursos en el bloc de notas. Los recursos de Notebook incluyen artefactos como la salida de celdas y los repositorios de Git. Para obtener más información sobre los recursos de Notebook, consulteCompartir y usar un bloc de notas Amazon SageMaker Studio Classic.

  12. En SageMaker Canvas, puede configurar los ajustes de SageMaker Canvas. Para ver las instrucciones y los detalles de configuración para la incorporación, consulteCómo empezar a usar Amazon SageMaker Canvas.

    1. Para la configuración de permisos base de Canvas, seleccione si desea establecer los permisos mínimos necesarios para usar la aplicación SageMaker Canvas.

    2. (Opcional) Para la configuración de previsión de series temporales: para conceder permisos de usuario para la previsión de series temporales en SageMaker Canvas, deje activada la opción Activar la previsión de series temporales. Está activada de forma predeterminada.

    3. (Opcional) Si ha dejado activada la opción Habilitar previsiones de serie temporal, seleccione Crear y utilizar un rol de ejecución nuevo. Como alternativa, si ya tiene un IAM rol con los permisos de Amazon Forecast necesarios adjuntos, seleccione Usar un rol de ejecución existente. Para obtener más información, consulte IAMmétodo de configuración de roles.

  13. En RStudio, si es RStudio licencia, seleccione si desea crear el usuario con una de las siguientes autorizaciones:

    • Unauthorized

    • RStudioAdministrador

    • RStudioUsuario

  14. Elija Next (Siguiente).

  15. En la página Personalizar la interfaz de usuario de Studio, puede personalizar las aplicaciones visibles y las herramientas de aprendizaje automático (ML) que se muestran en Studio. Esta personalización solo oculta las aplicaciones y las herramientas de aprendizaje automático en el panel de navegación izquierdo de Studio. Para obtener información sobre la interfaz de usuario de Studio, consulteDescripción general de la interfaz de usuario de Amazon SageMaker Studio.

    Para obtener información sobre las aplicaciones, consulteAplicaciones compatibles con Amazon SageMaker Studio.

    La función de personalización de la interfaz de usuario de Studio no está disponible en Studio Classic. Si deseas configurar Studio como tu experiencia predeterminada, selecciona Anterior y vuelve al paso anterior.

  16. Elija Next (Siguiente).

  17. Tras revisar los cambios, selecciona Crear perfil de usuario.

Cree perfiles de usuario a partir de AWS CLI

Para crear un perfil de usuario en un dominio desde AWS CLI, ejecute el siguiente comando desde la terminal de su máquina local. Para obtener información sobre la JupyterLab versión disponibleARNs, consulteEstablecer una JupyterLab versión predeterminada.

aws --region region \
sagemaker create-user-profile \
--domain-id domain-id \
--user-profile-name user-name \
--user-settings '{
  "JupyterServerAppSettings": {
    "DefaultResourceSpec": {
      "SageMakerImageArn": "sagemaker-image-arn",
      "InstanceType": "system"
    }
  }
}'

Puede utilizar el AWS CLI para personalizar las aplicaciones y herramientas de aprendizaje automático que se muestran en Studio para el usuario mediante StudioWebPortalSettings. Se utiliza HiddenAppTypes para ocultar aplicaciones y HiddenMlTools herramientas de aprendizaje automático. Para obtener más información sobre cómo personalizar la navegación izquierda de la interfaz de usuario de Studio, consulteOculte las herramientas y aplicaciones de aprendizaje automático en la interfaz de usuario de Amazon SageMaker Studio. Esta función no está disponible para Studio Classic.