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Personaliza Amazon SageMaker Studio Classic

Modo de enfoque
Personaliza Amazon SageMaker Studio Classic - Amazon SageMaker AI

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

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importante

A partir del 30 de noviembre de 2023, la experiencia anterior de Amazon SageMaker Studio pasa a denominarse Amazon SageMaker Studio Classic. La siguiente sección es específica del uso de la aplicación de Studio Classic. Para obtener información sobre el uso de la experiencia de Studio actualizada, consulte Amazon SageMaker Studio.

Existen cuatro opciones para personalizar el entorno de Amazon SageMaker Studio Classic. Aporta su propia imagen de SageMaker IA, utiliza un script de configuración del ciclo de vida, adjunta los repositorios de Git sugeridos a Studio Classic o crea núcleos mediante entornos Conda persistentes en Amazon EFS. Utilice cada opción de forma individual o conjunta.

  • Traiga su propia imagen de SageMaker IA: una imagen de SageMaker IA es un archivo que identifica los núcleos, los paquetes de idioma y otras dependencias necesarias para ejecutar un cuaderno Jupyter en Amazon Studio Classic. SageMaker Amazon SageMaker AI proporciona muchas imágenes integradas para que las utilices. Si necesita una funcionalidad diferente, puede llevar sus propias imágenes personalizadas a Studio Classic.

  • Utilice las configuraciones del ciclo de vida con Amazon SageMaker Studio Classic: las configuraciones del ciclo de vida son scripts de shell activados por eventos del ciclo de vida de Amazon SageMaker Studio Classic, como iniciar un nuevo bloc de notas de Studio Classic. Puede utilizar las configuraciones del ciclo de vida para automatizar la personalización de su entorno de Studio Classic. Por ejemplo, puede instalar paquetes personalizados, configurar extensiones de notebook, cargar previamente conjuntos de datos y configurar repositorios de código fuente.

  • Adjunta los repositorios de Git sugeridos a Studio Classic: puedes adjuntar el repositorio de Git sugerido URLs a nivel de dominio de Amazon SageMaker AI o perfil de usuario. A continuación, puede seleccionar la URL del repositorio de la lista de sugerencias y clonarla en su entorno mediante la extensión de Git en Studio Classic.

  • Mantener los entornos de Conda en el volumen de Amazon EFS de Studio Classic: Studio Classic utiliza un volumen de Amazon EFS como capa de almacenamiento persistente. Puede guardar su entorno de Conda en este volumen de Amazon EFS y, a continuación, utilizar el entorno guardado para crear kernels. Studio Classic recoge automáticamente todos los entornos válidos guardados en Amazon EFS como KernelGateway núcleos. Estos kernels persisten hasta que se reinicia el kernel, la aplicación y Studio Classic. Para obtener más información, consulte la sección Persistir los entornos de Conda en el volumen EFS de Studio Classic en Cuatro enfoques para administrar paquetes de Python en los cuadernos de Amazon SageMaker Studio Classic.

En los temas siguientes se muestra cómo utilizar estas tres opciones para personalizar el entorno de Amazon SageMaker Studio Classic.

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