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Configuraciones del ciclo de vida en Amazon SageMaker Studio
Los administradores y los usuarios pueden crear y adjuntar configuraciones del ciclo de vida (LCCs) para automatizar la personalización de las siguientes aplicaciones en su entorno de Amazon SageMaker Studio:
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Amazon SageMaker AI JupyterLab
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Editor de código, basado en Code-OSS, Visual Studio Code: código abierto
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Studio Classic
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Instancia de bloc de notas
La personalización de la aplicación incluye:
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Instalación de paquetes personalizados
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Configuración de extensiones
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Precarga de conjuntos de datos
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Configuración de repositorios de código fuente
Los usuarios crean y asocian configuraciones de ciclo de vida integradas a sus propios perfiles de usuario. Los administradores crean y asocian configuraciones de ciclo de vida predeterminadas o integradas en dominios, espacios o perfiles de usuario.
importante
Amazon SageMaker Studio ejecuta primero la configuración del ciclo de vida integrada y, a continuación, ejecuta la configuración predeterminadaLCC. Amazon SageMaker AI no resolverá los conflictos de paquetes entre el usuario y el administradorLCCs. Por ejemplo, si se LCC instala el sistema integrado python3.11 y el predeterminadopython3.12, LCC se instala Studio. python3.12
