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# Cree una configuración de ciclo de AWS CLI vida desde Amazon SageMaker Studio Classic
**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](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).
[AWS políticas gestionadas para Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)que 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](studio-updated.md).
Studio Classic se sigue manteniendo para las cargas de trabajo existentes, pero ya no está disponible para su incorporación. Solo puede detener o eliminar las aplicaciones de Studio Classic existentes y no puede crear aplicaciones nuevas. Te recomendamos [migrar tu carga de trabajo a la nueva experiencia de Studio](studio-updated-migrate.md).
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](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/install-cliv1.html#install-tool-bundled).
+ 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](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws-sec-cred-types.html).
+ Inscríbase en un dominio de SageMaker IA siguiendo los pasos que se indican a continuación[Descripción general del dominio Amazon SageMaker AI](gs-studio-onboard.md).
## Paso 1: creación de 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**.
1. En su equipo local, cree un archivo con el nombre `my-script.sh` que contenga lo siguiente.
```
#!/bin/bash
set -eux
echo 'Hello World!'
```
1. 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`
```
1. 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-name my-studio-lcc \
--studio-lifecycle-config-content $LCC_CONTENT \
--studio-lifecycle-config-app-type KernelGateway
```
Tenga 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](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/create-domain.html) y [create-space](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/create-space.html), respectivamente.
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-name user-profile-name \
--region region \
--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](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/update-domain.html). [update-user-profile](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/update-user-profile.html) Al actualizar la lista de configuraciones del ciclo de vida asociadas, debe incluir todas las configuraciones del ciclo de vida como parte de la lista. Si una configuración del ciclo de vida no forma parte de esta lista, no se asociará a la aplicación.
```
aws sagemaker update-space --domain-id domain-id \
--space-name space-name \
--region region \
--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 [Establecer las configuraciones de ciclo de vida predeterminadas para Amazon SageMaker Studio Classic](studio-lcc-defaults.md).
## 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. [Establecer las configuraciones de ciclo de vida predeterminadas para Amazon SageMaker Studio Classic](studio-lcc-defaults.md)
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 el `JupyterServer`, el `app-name` debe ser `default`. El ARN de configuración del ciclo de vida que se pasa como parte del `resource-spec` parámetro debe formar parte de la lista de configuraciones del ciclo de vida ARNs especificada `UserSettings` para su dominio o perfil de usuario, o `SpaceSettings` para un espacio compartido.
```
aws sagemaker create-app --domain-id domain-id \
--region region \
--user-profile-name user-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 \
--region region \
--user-profile-name user-profile-name \
--app-type KernelGateway \
--resource-spec LifecycleConfigArn=lifecycle-configuration-arn,SageMakerImageArn=sagemaker-image-arn,InstanceType=instance-type \
--app-name app-name
```