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importante
Las políticas de IAM personalizadas que permiten a Amazon SageMaker Studio o Amazon SageMaker Studio Classic crear SageMaker recursos de Amazon también deben conceder permisos para añadir etiquetas a esos recursos. El permiso para añadir etiquetas a los recursos es necesario porque Studio y Studio Classic etiquetan automáticamente todos los recursos que crean. Si una política de IAM permite a Studio y Studio Classic crear recursos, pero no permite el etiquetado, se pueden producir errores de tipo AccessDenied «» al intentar crear recursos. Para obtener más información, consulte Proporcione permisos para etiquetar los recursos de SageMaker IA.
AWS políticas gestionadas para Amazon SageMaker AIque otorgan permisos para crear SageMaker recursos ya incluyen permisos para añadir etiquetas al crear esos recursos.
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.
En el siguiente tema, se muestra cómo crear una configuración de ciclo de vida mediante la AWS CLI automatización de la personalización de su entorno de Studio Classic.
Requisitos previos
Antes de comenzar, complete los siguientes requisitos previos:
-
AWS CLI Actualízala siguiendo los pasos que se indican en Instalación de la AWS CLI versión actual.
-
En el equipo local, ejecute
aws configure
y proporcione sus credenciales de AWS . Para obtener información sobre AWS las credenciales, consulte Descripción y obtención de AWS las credenciales. -
Inscríbase en un dominio de SageMaker IA siguiendo los pasos que se indican a continuaciónDescripción general del dominio Amazon SageMaker AI.
Paso 1: Crear una configuración del ciclo de vida
En el siguiente procedimiento se muestra cómo crear un script de configuración del ciclo de vida que presente el mensaje Hello World
.
nota
Cada script puede tener hasta 16 384 caracteres.
-
En su equipo local, cree un archivo con el nombre
my-script.sh
que contenga lo siguiente.#!/bin/bash set -eux echo 'Hello World!'
-
Convierta su archivo
my-script.sh
al formato base64. Este requisito evita errores debidos a la codificación del espaciado y los saltos de línea.LCC_CONTENT=`openssl base64 -A -in my-script.sh`
-
Cree una configuración del ciclo de vida para usar en Studio Classic. El siguiente comando crea una configuración del ciclo de vida que se ejecuta al iniciar una aplicación de
KernelGateway
asociada.aws sagemaker create-studio-lifecycle-config \ --region
region
\ --studio-lifecycle-config-namemy-studio-lcc
\ --studio-lifecycle-config-content $LCC_CONTENT \ --studio-lifecycle-config-app-type KernelGatewayTenga en cuenta el ARN de la configuración del ciclo de vida recién creada que se devuelve. Este ARN es necesario para asociar la configuración del ciclo de vida a la aplicación.
Paso 2: Asociar la configuración del ciclo de vida a su dominio, perfil de usuario o espacio compartido
Para asociar la configuración del ciclo de vida, debe actualizar la UserSettings
de su dominio o perfil de usuario, o la SpaceSettings
de un espacio compartido. Todos los usuarios heredan los scripts de configuración del ciclo de vida que estén asociados a nivel de dominio. Sin embargo, los scripts asociados en el nivel de perfil de usuario se refieren a un usuario específico, mientras que los scripts asociados en el nivel de espacio compartido se limitan al espacio compartido.
En el siguiente ejemplo se muestra cómo crear un perfil de usuario con la configuración del ciclo de vida asociada. También puede crear un nuevo dominio o espacio con una configuración del ciclo de vida asociada mediante los comandos create-domain
Agregue el ARN de configuración del ciclo de vida del paso anterior a la configuración del tipo de aplicación correspondiente. Por ejemplo, colóquelo en la JupyterServerAppSettings
del usuario. Puede agregar varias configuraciones de ciclo de vida al mismo tiempo pasando una lista de configuraciones de ciclo de vida. Cuando un usuario lanza una JupyterServer aplicación con el AWS CLI, puede pasar una configuración de ciclo de vida para utilizarla en lugar de la configuración predeterminada. La configuración del ciclo de vida que pase el usuario debe pertenecer a la lista de configuraciones del ciclo de vida incluida en la JupyterServerAppSettings
.
# Create a new UserProfile aws sagemaker create-user-profile --domain-id
domain-id
\ --user-profile-nameuser-profile-name
\ --regionregion
\ --user-settings '{ "JupyterServerAppSettings": { "LifecycleConfigArns": [lifecycle-configuration-arn-list
] } }'
En el siguiente ejemplo se muestra cómo actualizar un espacio compartido existente para asociar la configuración del ciclo de vida. También puede actualizar un dominio o perfil de usuario existente con una configuración de ciclo de vida adjunta mediante el comando update-domain
aws sagemaker update-space --domain-id
domain-id
\ --space-namespace-name
\ --regionregion
\ --space-settings '{ "JupyterServerAppSettings": { "LifecycleConfigArns": [lifecycle-configuration-arn-list
] } }'
Para obtener información sobre cómo establecer una configuración del ciclo de vida predeterminada para un recurso, consulte Configuración de valores predeterminados para el ciclo de vida.
Paso 3: Lanzar la aplicación con la configuración del ciclo de vida
Tras asociar una configuración del ciclo de vida a un dominio, perfil de usuario o espacio, el usuario puede seleccionarla al iniciar una aplicación con la AWS CLI. En esta sección, se describe cómo iniciar una aplicación con una configuración del ciclo de vida asociada. Para obtener información sobre cómo cambiar la configuración del ciclo de vida predeterminada después de lanzar una JupyterServer aplicación, consulte. Configuración de valores predeterminados para el ciclo de vida
Inicie el tipo de aplicación deseado mediante el create-app
comando y especifique el ARN de la configuración del ciclo de vida en el resource-spec
argumento.
-
En el siguiente ejemplo se muestra cómo crear una aplicación de
JupyterServer
con una configuración del ciclo de vida asociada. Al crear elJupyterServer
, elapp-name
debe serdefault
. El ARN de configuración del ciclo de vida que se pasa como parte delresource-spec
parámetro debe formar parte de la lista de configuraciones del ciclo de vida ARNs especificada enUserSettings
su dominio o perfil de usuario, oSpaceSettings
para un espacio compartido.aws sagemaker create-app --domain-id
domain-id
\ --regionregion
\ --user-profile-nameuser-profile-name
\ --app-type JupyterServer \ --resource-spec LifecycleConfigArn=lifecycle-configuration-arn
\ --app-name default -
En el siguiente ejemplo se muestra cómo crear una aplicación de
KernelGateway
con una configuración del ciclo de vida asociada.aws sagemaker create-app --domain-id
domain-id
\ --regionregion
\ --user-profile-nameuser-profile-name
\ --app-type KernelGateway \ --resource-spec LifecycleConfigArn=lifecycle-configuration-arn
,SageMakerImageArn=sagemaker-image-arn
,InstanceType=instance-type
\ --app-nameapp-name