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Lancez Amazon SageMaker Studio - Amazon SageMaker AI

Les traductions sont fournies par des outils de traduction automatique. En cas de conflit entre le contenu d'une traduction et celui de la version originale en anglais, la version anglaise prévaudra.

Lancez Amazon SageMaker Studio

Important

Les politiques IAM personnalisées qui permettent à Amazon SageMaker Studio ou Amazon SageMaker Studio Classic de créer SageMaker des ressources Amazon doivent également autoriser l'ajout de balises à ces ressources. L’autorisation d’ajouter des balises aux ressources est requise, car Studio et Studio Classic balisent automatiquement toutes les ressources qu’ils créent. Si une politique IAM autorise Studio et Studio Classic à créer des ressources mais n'autorise pas le balisage, des erreurs peuvent se produire lors de la tentative de création de ressources. AccessDenied Pour de plus amples informations, veuillez consulter Fournir des autorisations pour le balisage des ressources d' SageMaker IA.

AWS politiques gérées pour Amazon SageMaker AIqui accordent des autorisations pour créer des SageMaker ressources incluent déjà des autorisations pour ajouter des balises lors de la création de ces ressources.

Important

Depuis le 30 novembre 2023, l'expérience Amazon SageMaker Studio précédente s'appelle désormais Amazon SageMaker Studio Classic. La section suivante est spécifique à l’utilisation de l’expérience Studio mise à jour. Pour en savoir plus sur l’utilisation de l’application Studio Classic, consultez Amazon SageMaker Studio Classique.

Les rubriques de cette page expliquent comment lancer Amazon SageMaker Studio à partir de la console Amazon SageMaker AI et du AWS Command Line Interface (AWS CLI).

Conditions préalables

Avant de commencer, effectuez les opérations obligatoires suivantes :

Quotas de service pour Studio

Les charges de travail des studios sont soumises à des quotas de service. Ces quotas limitent le nombre d'instances que vous pouvez utiliser ou de tâches simultanées que vous pouvez exécuter. Les quotas s'appliquent aux différentes fonctionnalités de Studio, notamment les déploiements de terminaux, les tâches de formation et CodeEditor. JupyterLab

Après avoir vérifié votre compte, vous recevez des quotas par défaut pour les types d'instances GPU pris en charge. Vous pouvez commencer à utiliser ces instances sans demander d'augmentation.

Consultez vos quotas Studio à l'aide du

Utilisez la console Service Quotas pour vérifier vos limites de quotas actuelles.

  1. Ouvrez la console Service Quotas sur https://console.aws.amazon.com/servicequotas/.

  2. Dans le panneau de navigation de gauche, sélectionnez Services AWS .

  3. Dans la liste des AWS services, recherchez et choisissez Amazon SageMaker AI.

  4. Dans la liste des quotas de service, vérifiez le nom du quota, la valeur appliquée, le quota AWS par défaut et vérifiez si vous pouvez ajuster le quota.

  5. Recherchez les quotas correspondant à votre charge de travail Studio. Par exemple, recherchez le type d'instance que vous comptez utiliser.

Note

Les limites de quota sont également visibles dans Studio lorsque vous choisissez des ressources de calcul. Si votre quota est trop faible, choisissez le message d'augmentation de la limite. Cela ouvre la console Service Quotas, dans laquelle vous pouvez demander une augmentation.

Demander une augmentation de quota

Si votre quota par défaut est trop faible, vous pouvez demander une augmentation.

  1. Dans la console Service Quotas, choisissez le quota que vous souhaitez augmenter.

  2. Si le quota est ajustable, choisissez Demander une augmentation au niveau du compte.

  3. Pour Augmenter la valeur du quota, saisissez la nouvelle valeur. Elle doit être supérieure à la valeur actuelle.

  4. Cliquez sur Demander.

  5. Pour consulter les demandes en attente ou récemment résolues, choisissez l'onglet Historique des demandes.

  6. Pour les demandes en attente, choisissez le statut pour ouvrir le reçu. Lorsque le statut passe à Quota demandé, le numéro de dossier d' AWS assistance s'affiche.

Pour plus d'informations sur les quotas Amazon SageMaker AI, consultez la section Points de terminaison et quotas Amazon SageMaker AI dans la Référence AWS générale. Pour plus d'informations sur la demande d'augmentation de quota, consultez la section Demande d'augmentation de quota dans le Guide de l'utilisateur des quotas de service.

Lancement depuis la console Amazon SageMaker AI

Suivez la procédure suivante pour lancer Studio depuis la console Amazon SageMaker AI.

  1. Ouvrez la console Amazon SageMaker AI à l'adresse https://console.aws.amazon.com/sagemaker/.

  2. Dans le volet de navigation de gauche, choisissez Studio.

  3. Sur la page de destination de Studio, sélectionnez le domaine et le profil utilisateur pour lancer Studio.

  4. Choisissez Open Studio (Ouvrir Studio).

  5. Pour lancer Studio, choisissez Lancer Personal Studio.

Lancez à l'aide du AWS CLI

Cette section explique comment lancer Studio à l'aide du AWS CLI. La procédure pour accéder à Studio à l'aide de la AWS CLI variable dépend du fait que le domaine utilise l'authentification Gestion des identités et des accès AWS (IAM) ou l' AWS IAM Identity Center authentification. Vous pouvez utiliser le AWS CLI pour lancer Studio en créant une URL de domaine présignée lorsque votre domaine utilise l'authentification IAM. Pour en savoir plus sur le lancement de Studio avec l’authentification IAM Identity Center, consultez Utiliser une configuration personnalisée pour Amazon SageMaker AI.

L’extrait de code suivant montre comment lancer Studio à partir de l’ AWS CLI en utilisant une URL de domaine présignée si Studio est l’expérience par défaut. Pour plus d’informations, consultez create-presigned-domain-url.

aws sagemaker create-presigned-domain-url \ --region region \ --domain-id domain-id \ --user-profile-name user-profile-name \ --session-expiration-duration-in-seconds 43200

L’extrait de code suivant montre comment lancer Studio à partir de l’ AWS CLI en utilisant une URL de domaine présignée si Studio Classic est l’expérience par défaut. Pour plus d’informations, consultez create-presigned-domain-url.

aws sagemaker create-presigned-domain-url \ --region region \ --domain-id domain-id \ --user-profile-name user-profile-name \ --session-expiration-duration-in-seconds 43200 \ --landing-uri studio::