Sélectionner vos préférences de cookies

Nous utilisons des cookies essentiels et des outils similaires qui sont nécessaires au fonctionnement de notre site et à la fourniture de nos services. Nous utilisons des cookies de performance pour collecter des statistiques anonymes afin de comprendre comment les clients utilisent notre site et d’apporter des améliorations. Les cookies essentiels ne peuvent pas être désactivés, mais vous pouvez cliquer sur « Personnaliser » ou « Refuser » pour refuser les cookies de performance.

Si vous êtes d’accord, AWS et les tiers approuvés utiliseront également des cookies pour fournir des fonctionnalités utiles au site, mémoriser vos préférences et afficher du contenu pertinent, y compris des publicités pertinentes. Pour accepter ou refuser tous les cookies non essentiels, cliquez sur « Accepter » ou « Refuser ». Pour effectuer des choix plus détaillés, cliquez sur « Personnaliser ».

Préférences
Contactez-nous
Commentaire
AWS Documentation
Créer un compte AWS

Masquer les outils et applications de machine learning au niveau de l'utilisateur

PDF
RSS
Mode de mise au point
Masquer les outils et applications de machine learning au niveau de l'utilisateur - 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.

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.

Ce qui suit montre comment personnaliser les applications et les outils ML affichés dans Studio au niveau de l'utilisateur. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Masquer les outils et applications de machine learning dans l'interface utilisateur d'Amazon SageMaker Studio.

Cette fonctionnalité n'est pas disponible si Studio Classic est défini comme expérience par défaut.

Pour masquer les outils et applications de machine learning, l'interface utilisateur de Studio au niveau de l'utilisateur (console)

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

  2. Dans le panneau de navigation de gauche, choisissez Configurations d'administrateur.

  3. Sous Configurations d'administration, sélectionnez les domaines.

  4. Dans la liste des domaines, choisissez le lien vers le domaine que vous souhaitez modifier.

  5. Sur la page Domain details (Détails du domaine), choisissez l'onglet User profiles (Profils utilisateur).

  6. Dans la section Profils utilisateurs, choisissez le lien vers le profil utilisateur que vous souhaitez modifier.

  7. Choisissez l'onglet Configurations de l'application.

  8. Dans la section SageMaker Studio, choisissez Personnaliser l'interface utilisateur de Studio.

  9. Sur la page Personnaliser l'interface utilisateur de Studio, vous pouvez masquer les applications et les outils ML affichés dans Studio en les désactivant.

    Notez que les fonctionnalités ML ne sont pas toutes disponibles dans toutes les régions.

  10. Une fois que vous avez vérifié vos modifications, choisissez Enregistrer. Cela vous ramènera au flux de modification du profil utilisateur.

  11. Sélectionnez Enregistrer les modifications.

Une fois terminé, vous verrez une bannière verte contenant un message de réussite en haut de la page.

Pour masquer les outils et applications de machine learning, l'interface utilisateur de Studio au niveau de l'utilisateur (console)

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

  2. Dans le panneau de navigation de gauche, choisissez Configurations d'administrateur.

  3. Sous Configurations d'administration, sélectionnez les domaines.

  4. Dans la liste des domaines, choisissez le lien vers le domaine que vous souhaitez modifier.

  5. Sur la page Domain details (Détails du domaine), choisissez l'onglet User profiles (Profils utilisateur).

  6. Dans la section Profils utilisateurs, choisissez le lien vers le profil utilisateur que vous souhaitez modifier.

  7. Choisissez l'onglet Configurations de l'application.

  8. Dans la section SageMaker Studio, choisissez Personnaliser l'interface utilisateur de Studio.

  9. Sur la page Personnaliser l'interface utilisateur de Studio, vous pouvez masquer les applications et les outils ML affichés dans Studio en les désactivant.

    Notez que les fonctionnalités ML ne sont pas toutes disponibles dans toutes les régions.

  10. Une fois que vous avez vérifié vos modifications, choisissez Enregistrer. Cela vous ramènera au flux de modification du profil utilisateur.

  11. Sélectionnez Enregistrer les modifications.

Une fois terminé, vous verrez une bannière verte contenant un message de réussite en haut de la page.

Note

Pour utiliser cette fonctionnalité, vous devrez peut-être effectuer une mise à jour vers la dernière AWS CLI version. Pour plus d'informations, voir Installation ou mise à jour vers la dernière version du AWS CLI.

Vous pouvez utiliser le AWS CLI pour personnaliser les applications et les outils ML affichés dans Studio au niveau de l'utilisateur, en utilisant StudioWebPortalSettings. HiddenAppTypesÀ utiliser pour masquer les applications et HiddenMlTools les outils de machine learning.

Dans l'exemple suivant, SageMaker Canvas et Code Editor sont masqués pour userProfileName l'utilisateur du domainedomainId.

aws sagemaker update-user-profile \
  --domain-id domainId \
  --user-profile-name userProfileName \
  --user-settings '{"StudioWebPortalSettings": {"HiddenAppTypes": ["Canvas", "CodeEditor"]}}'

Notez que les fonctionnalités ML ne sont pas toutes disponibles Régions AWS.

Note

Pour utiliser cette fonctionnalité, vous devrez peut-être effectuer une mise à jour vers la dernière AWS CLI version. Pour plus d'informations, voir Installation ou mise à jour vers la dernière version du AWS CLI.

Vous pouvez utiliser le AWS CLI pour personnaliser les applications et les outils ML affichés dans Studio au niveau de l'utilisateur, en utilisant StudioWebPortalSettings. HiddenAppTypesÀ utiliser pour masquer les applications et HiddenMlTools les outils de machine learning.

Dans l'exemple suivant, SageMaker Canvas et Code Editor sont masqués pour userProfileName l'utilisateur du domainedomainId.

aws sagemaker update-user-profile \
  --domain-id domainId \
  --user-profile-name userProfileName \
  --user-settings '{"StudioWebPortalSettings": {"HiddenAppTypes": ["Canvas", "CodeEditor"]}}'

Notez que les fonctionnalités ML ne sont pas toutes disponibles Régions AWS.

ConfidentialitéConditions d'utilisation du sitePréférences de cookies
© 2025, Amazon Web Services, Inc. ou ses affiliés. Tous droits réservés.