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Establezca los valores predeterminados desde AWS CLI
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.
Puede establecer los scripts de configuración del ciclo de vida predeterminados a partir AWS CLI de los siguientes recursos:
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Dominios
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Perfiles de usuario
-
Espacios compartidos
En las siguientes secciones se describe cómo configurar scripts de configuración del ciclo de vida predeterminados desde la AWS CLI.
Temas
Requisitos previos
Antes de comenzar, complete los siguientes requisitos previos:
-
AWS CLI Actualícelo siguiendo los pasos que se indican en Instalación de la AWS CLI versión actual.
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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.
-
Cree una configuración del ciclo de vida siguiendo los pasos que se indican en Creación y asociación de una configuración del ciclo de vida.
Establecimiento de una configuración del ciclo de vida predeterminada al crear un nuevo recurso
Para establecer una configuración de ciclo de vida predeterminada al crear un nuevo dominio, perfil de usuario o espacio, transfiera el ARN de la configuración de ciclo de vida creada anteriormente como parte de uno de los siguientes comandos: AWS CLI
Debe pasar el ARN de configuración del ciclo de vida para los siguientes valores en la configuración JupyterServer predeterminada KernelGateway o predeterminada:
DefaultResourceSpec
:LifecycleConfigArn
- Especifica la configuración del ciclo de vida predeterminada para el tipo de aplicación.
LifecycleConfigArns
- Esta es la lista de todas las configuraciones del ciclo de vida asociadas al tipo de aplicación. La configuración del ciclo de vida predeterminada también debe formar parte de esta lista.
Por ejemplo, la siguiente llamada a la API crea un nuevo perfil de usuario con una configuración del ciclo de vida predeterminada.
aws sagemaker create-user-profile --domain-id
domain-id
\ --user-profile-nameuser-profile-name
\ --regionregion
\ --user-settings '{ "KernelGatewayAppSettings": { "DefaultResourceSpec": { "InstanceType": "ml.t3.medium", "LifecycleConfigArn": "lifecycle-configuration-arn
" }, "LifecycleConfigArns": [lifecycle-configuration-arn-list
] } }'
Establecimiento de una configuración del ciclo de vida predeterminada para un recurso existente
Para establecer o actualizar la configuración del ciclo de vida predeterminada de un recurso existente, transfiera el ARN de la configuración de ciclo de vida creada anteriormente como parte de uno de los siguientes comandos: AWS CLI
Debe pasar el ARN de configuración del ciclo de vida para los siguientes valores en la configuración JupyterServer predeterminada KernelGateway o predeterminada:
-
DefaultResourceSpec
:LifecycleConfigArn
- Especifica la configuración del ciclo de vida predeterminada para el tipo de aplicación.
-
LifecycleConfigArns
- Esta es la lista de todas las configuraciones del ciclo de vida asociadas al tipo de aplicación. La configuración del ciclo de vida predeterminada también debe formar parte de esta lista.
Por ejemplo, la siguiente llamada a la API actualiza un perfil de usuario con una configuración del ciclo de vida predeterminada.
aws sagemaker update-user-profile --domain-id
domain-id
\ --user-profile-nameuser-profile-name
\ --regionregion
\ --user-settings '{ "KernelGatewayAppSettings": { "DefaultResourceSpec": { "InstanceType": "ml.t3.medium", "LifecycleConfigArn": "lifecycle-configuration-arn
" }, "LifecycleConfigArns": [lifecycle-configuration-arn-list
] } }'
La siguiente llamada a la API actualiza un dominio para establecer una nueva configuración del ciclo de vida predeterminada.
aws sagemaker update-domain --domain-id
domain-id
\ --regionregion
\ --default-user-settings '{ "JupyterServerAppSettings": { "DefaultResourceSpec": { "InstanceType": "system", "LifecycleConfigArn": "lifecycle-configuration-arn
" }, "LifecycleConfigArns": [lifecycle-configuration-arn-list
] } }'