Guide d'installation - Amazon SageMaker AI

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Guide d'installation

Vous trouverez ci-dessous des informations sur ce que vous devez installer pour utiliser Notebook Jobs dans votre JupyterLab environnement.

Pour Amazon SageMaker Studio et Amazon SageMaker Studio Lab

Si votre bloc-notes se trouve dans Amazon SageMaker Studio ou Amazon SageMaker Studio Lab, vous n'avez pas besoin d'effectuer d'installation supplémentaire : SageMaker Notebook Jobs est intégré à la plateforme. Pour configurer les autorisations requises pour Studio, consultez Configurer des politiques et des autorisations pour Studio.

Pour les bloc-notes Jupyter locaux

Si vous souhaitez utiliser SageMaker Notebook Jobs pour votre JupyterLab environnement local, vous devez effectuer une installation supplémentaire.

Pour installer SageMaker Notebook Jobs, procédez comme suit :

  1. Installez Python 3. Pour plus d'informations, consultez Installation de Python 3 et des packages Python (langue française non garantie).

  2. Installez JupyterLab la version 3 ou supérieure. Pour plus de détails, consultez la documentation du JupyterLab SDK.

  3. Installez le AWS CLI. Pour plus d'informations, consultez Installation ou mise à jour de la dernière version d' AWS CLI.

  4. Installez deux ensembles d'autorisations. L'utilisateur IAM a besoin d'autorisations pour soumettre des tâches à l' SageMaker IA, et une fois soumises, la tâche du bloc-notes elle-même assume un rôle IAM qui nécessite des autorisations pour accéder aux ressources en fonction des tâches de la tâche.

    1. Si vous n'avez pas encore créé d'utilisateur IAM, consultez Créer un utilisateur IAM dans votre compte AWS.

    2. Si vous n'avez pas encore créé votre rôle de tâche de bloc-notes, consultez Création d'un rôle pour la délégation d'autorisations à un utilisateur IAM.

    3. Attachez les autorisations et la politique d'approbation nécessaires à attacher à votre utilisateur et à votre rôle. Pour step-by-step obtenir des instructions et des informations sur les autorisations, consultezInstallation de politiques et d'autorisations pour les environnements Jupyter locaux.

  5. Générez des AWS informations d'identification pour votre nouvel utilisateur IAM et enregistrez-les dans le fichier d'informations d'identification (~/.aws/credentials) de votre environnement. JupyterLab Vous pouvez faire cela dans l'interface de ligne de commande à l'aide de la commande aws configure. Pour obtenir des instructions, consultez la section Définition et affichage des paramètres de configuration à l'aide de commandes dans Paramètres des fichiers de configuration et d'informations d'identification.

  6. (facultatif) Par défaut, l'extension du planificateur utilise une image SageMaker AI Docker prédéfinie avec Python 2.0. Tout noyau autre que le noyau par défaut utilisé dans le bloc-notes doit être installé dans le conteneur. Si vous souhaitez exécuter votre bloc-notes dans un conteneur ou une image Docker, vous devez créer une image Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR). Pour en savoir plus sur la façon de transférer (push) une image Docker vers un référentiel Amazon ECR, consultez Pousser une image Docker.

  7. Ajoutez l' JupyterLab extension pour SageMaker Notebook Jobs. Vous pouvez l'ajouter à votre JupyterLab environnement à l'aide de la commande :pip install amazon_sagemaker_jupyter_scheduler. Vous devrez peut-être redémarrer votre serveur Jupyter avec la commande : sudo systemctl restart jupyter-server.

  8. JupyterLab Commencez par la commande : jupyter lab

  9. Vérifiez que le widget Tâches de bloc-notes ( Blue icon of a calendar with a checkmark, representing a scheduled task or event. ) apparaît dans la barre des tâches de votre bloc-notes Jupyter.