Establezca los valores predeterminados desde AWS CLI - Amazon SageMaker AI
Requisitos previosEstablecimiento de una configuración del ciclo de vida predeterminada al crear un nuevo recursoEstablecimiento de una configuración del ciclo de vida predeterminada para un recurso existente

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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:

  • Dominios

  • 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.

Requisitos previos

Antes de comenzar, complete los siguientes requisitos previos:

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-name user-profile-name \
--region region \
--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-name user-profile-name \
--region region \
--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 \
--region region \
--default-user-settings '{
"JupyterServerAppSettings": {
    "DefaultResourceSpec": {
            "InstanceType": "system",
            "LifecycleConfigArn": "lifecycle-configuration-arn"
         },
    "LifecycleConfigArns": [lifecycle-configuration-arn-list]
  }
}'