Pilih preferensi cookie Anda

Kami menggunakan cookie penting serta alat serupa yang diperlukan untuk menyediakan situs dan layanan. Kami menggunakan cookie performa untuk mengumpulkan statistik anonim sehingga kami dapat memahami cara pelanggan menggunakan situs dan melakukan perbaikan. Cookie penting tidak dapat dinonaktifkan, tetapi Anda dapat mengklik “Kustom” atau “Tolak” untuk menolak cookie performa.

Jika Anda setuju, AWS dan pihak ketiga yang disetujui juga akan menggunakan cookie untuk menyediakan fitur situs yang berguna, mengingat preferensi Anda, dan menampilkan konten yang relevan, termasuk iklan yang relevan. Untuk menerima atau menolak semua cookie yang tidak penting, klik “Terima” atau “Tolak”. Untuk membuat pilihan yang lebih detail, klik “Kustomisasi”.

Preferensi
Hubungi Kami
Umpan Balik
AWS Documentation
Buat Akun AWS

Operator SageMaker AI Lama untuk Kubernetes

PDF
RSS
Mode fokus
Operator SageMaker AI Lama untuk Kubernetes - Amazon SageMaker AI
Instal Operator SageMaker AI untuk Kubernetes

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Bagian ini didasarkan pada versi asli Operator SageMaker AI untuk Kubernetes.

penting

Kami menghentikan pengembangan dan dukungan teknis dari versi asli SageMaker Operator untuk Kubernetes.

Jika saat ini Anda menggunakan SageMaker Operator untuk Kubernetes versi v1.2.2 atau di bawah ini, kami sarankan untuk memigrasikan sumber daya Anda ke pengontrol layanan ACK untuk Amazon. SageMaker Pengontrol layanan ACK adalah generasi baru SageMaker Operator untuk Kubernetes berdasarkan AWS Controller for Kubernetes (ACK).

Untuk informasi tentang langkah-langkah migrasi, lihatMigrasikan sumber daya ke Operator terbaru.

Untuk jawaban atas pertanyaan umum di akhir dukungan versi asli SageMaker Operator untuk Kubernetes, lihat Mengumumkan Akhir Dukungan Versi Asli Operator SageMaker AI untuk Kubernetes

Daftar Isi

Instal Operator SageMaker AI untuk Kubernetes

Gunakan langkah-langkah berikut untuk menginstal dan menggunakan Operator SageMaker AI untuk Kubernetes untuk melatih, menyetel, dan menerapkan model pembelajaran mesin dengan Amazon AI. SageMaker

Penyiapan berbasis peran IAM dan penyebaran operator

Bagian berikut menjelaskan langkah-langkah untuk mengatur dan menyebarkan versi asli operator.

Awas

Pengingat: Langkah-langkah berikut tidak menginstal versi terbaru Operator SageMaker AI untuk Kubernetes. Untuk menginstal Operator SageMaker AI berbasis ACK baru untuk Kubernetes, lihat. Operator SageMaker AI Terbaru untuk Kubernetes

Prasyarat

Panduan ini mengasumsikan bahwa Anda telah menyelesaikan prasyarat berikut:

  • Instal alat-alat berikut pada mesin klien yang digunakan untuk mengakses klaster Kubernetes Anda:

    • kubectlVersi 1.13 atau yang lebih baru. Gunakan kubectl versi yang ada dalam satu versi minor dari bidang kontrol cluster Amazon EKS Anda. Misalnya, kubectl klien 1,13 bekerja dengan klaster Kubernetes 1,13 dan 1,14. OpenID Connect (OIDC) tidak didukung dalam versi yang lebih awal dari 1.13.

    • eksctlVersi 0.7.0 atau yang lebih baru

    • AWS CLI Versi 1.16.232 atau yang lebih baru

    • (opsional) Helm Versi 3.0 atau yang lebih baru

    • aws-iam-authenticator

  • Memiliki izin IAM untuk membuat peran dan melampirkan kebijakan ke peran.

  • Membuat cluster Kubernetes untuk menjalankan operator. Itu harus Kubernetes versi 1.13 atau 1.14. Untuk pembuatan klaster otomatis menggunakaneksctl, lihat Memulai dengan eksctl. Dibutuhkan 20-30 menit untuk menyediakan cluster.

Penerapan dengan cakupan cluster

Sebelum Anda dapat menerapkan operator menggunakan peran IAM, kaitkan Penyedia Identitas OpenID Connect (OIDC) (iDP) dengan peran Anda untuk mengautentikasi dengan layanan IAM.

Buat penyedia OIDC untuk klaster Anda

Petunjuk berikut menunjukkan cara membuat dan mengaitkan penyedia OIDC dengan kluster Amazon EKS Anda.

  1. Tetapkan variabel lokal CLUSTER_NAME dan AWS_REGION lingkungan sebagai berikut:

    # Set the Region and cluster
export CLUSTER_NAME="<your cluster name>"
export AWS_REGION="<your region>"

  2. Gunakan perintah berikut untuk mengaitkan penyedia OIDC dengan cluster Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat Mengaktifkan Peran IAM untuk Akun Layanan di Cluster Anda. 

    eksctl utils associate-iam-oidc-provider --cluster ${CLUSTER_NAME} \
      --region ${AWS_REGION} --approve

    Output Anda akan terlihat seperti berikut: 

    [_]  eksctl version 0.10.1
  [_]  using region us-east-1
  [_]  IAM OpenID Connect provider is associated with cluster "my-cluster" in "us-east-1"

Sekarang klaster memiliki penyedia identitas OIDC, Anda dapat membuat peran dan memberikan ServiceAccount izin Kubernetes untuk mengambil peran tersebut.

Dapatkan ID OIDC

Untuk mengatur ServiceAccount, dapatkan URL penerbit OIDC menggunakan perintah berikut:

aws eks describe-cluster --name ${CLUSTER_NAME} --region ${AWS_REGION} \
      --query cluster.identity.oidc.issuer --output text

Perintah mengembalikan URL seperti berikut: 

https://oidc.eks.${AWS_REGION}.amazonaws.com/id/D48675832CA65BD10A532F597OIDCID

Di URL ini, nilainya D48675832CA65BD10A532F597OIDCID adalah ID OIDC. ID OIDC untuk cluster Anda berbeda. Anda memerlukan nilai ID OIDC ini untuk membuat peran.

Jika output AndaNone, itu berarti versi klien Anda sudah tua. Untuk mengatasinya, jalankan perintah berikut: 

aws eks describe-cluster --region ${AWS_REGION} --query cluster --name ${CLUSTER_NAME} --output text | grep OIDC

URL OIDC dikembalikan sebagai berikut: 

OIDC https://oidc.eks.us-east-1.amazonaws.com/id/D48675832CA65BD10A532F597OIDCID
Membuat peran IAM

  1. Buat file bernama trust.json dan masukkan blok kode hubungan kepercayaan berikut ke dalamnya. Pastikan untuk mengganti all<OIDC ID>,<AWS account number>, dan <EKS Cluster region> placeholder dengan nilai yang sesuai dengan cluster Anda. 

    {
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
      {
        "Effect": "Allow",
        "Principal": {
          "Federated": "arn:aws:iam::<AWS account number>:oidc-provider/oidc.eks.<EKS Cluster region>.amazonaws.com/id/<OIDC ID>"
        },
        "Action": "sts:AssumeRoleWithWebIdentity",
        "Condition": {
          "StringEquals": {
            "oidc.eks.<EKS Cluster region>.amazonaws.com/id/<OIDC ID>:aud": "sts.amazonaws.com",
            "oidc.eks.<EKS Cluster region>.amazonaws.com/id/<OIDC ID>:sub": "system:serviceaccount:sagemaker-k8s-operator-system:sagemaker-k8s-operator-default"
          }
        }
      }
    ]
  }

  2. Jalankan perintah berikut untuk membuat peran dengan hubungan kepercayaan yang didefinisikan dalamtrust.json. Peran ini memungkinkan cluster Amazon EKS untuk mendapatkan dan menyegarkan kredensyal dari IAM. 

    aws iam create-role --region ${AWS_REGION} --role-name <role name> --assume-role-policy-document file://trust.json --output=text

    Output Anda akan terlihat seperti berikut: 

    ROLE    arn:aws:iam::123456789012:role/my-role 2019-11-22T21:46:10Z    /       ABCDEFSFODNN7EXAMPLE   my-role
ASSUMEROLEPOLICYDOCUMENT        2012-10-17
STATEMENT       sts:AssumeRoleWithWebIdentity   Allow
STRINGEQUALS    sts.amazonaws.com       system:serviceaccount:sagemaker-k8s-operator-system:sagemaker-k8s-operator-default
PRINCIPAL       arn:aws:iam::123456789012:oidc-provider/oidc.eks.us-east-1.amazonaws.com/id/

    PerhatikanROLE ARN; Anda meneruskan nilai ini ke operator Anda.

Lampirkan AmazonSageMakerFullAccess kebijakan ke peran

Untuk memberikan akses peran ke SageMaker AI, lampirkan AmazonSageMakerFullAccesskebijakan. Jika Anda ingin membatasi izin ke operator, Anda dapat membuat kebijakan kustom Anda sendiri dan melampirkannya.

Untuk melampirkanAmazonSageMakerFullAccess, jalankan perintah berikut: 

aws iam attach-role-policy --role-name <role name>  --policy-arn arn:aws:iam::aws:policy/AmazonSageMakerFullAccess

Kubernetes ServiceAccount sagemaker-k8s-operator-default harus memiliki izin. AmazonSageMakerFullAccess Konfirmasikan ini saat Anda menginstal operator.

Menyebarkan operator

Saat menerapkan operator, Anda dapat menggunakan file YAMM atau bagan Helm.

Menyebarkan operator menggunakan YAMAL

Ini adalah cara paling sederhana untuk menyebarkan operator Anda. Prosesnya adalah sebagai berikut:

  1. Unduh skrip penginstal menggunakan perintah berikut: 

    wget https://raw.githubusercontent.com/aws/amazon-sagemaker-operator-for-k8s/master/release/rolebased/installer.yaml

  2. Edit installer.yaml file untuk digantieks.amazonaws.com/role-arn. Ganti ARN di sini dengan Amazon Resource Name (ARN) untuk peran berbasis OIDC yang telah Anda buat.

  3. Gunakan perintah berikut untuk menyebarkan cluster: 

    kubectl apply -f installer.yaml
Menerapkan operator menggunakan Helm Charts

Gunakan Bagan Helm yang disediakan untuk menginstal operator.

  1. Kloning direktori installer Helm menggunakan perintah berikut: 

    git clone https://github.com/aws/amazon-sagemaker-operator-for-k8s.git

  2. Arahkan ke amazon-sagemaker-operator-for-k8s/hack/charts/installer folder. Edit rolebased/values.yaml file, yang mencakup parameter tingkat tinggi untuk bagan. Ganti peran ARN di sini dengan Amazon Resource Name (ARN) untuk peran berbasis OIDC yang telah Anda buat.

  3. Instal Bagan Helm menggunakan perintah berikut: 

    kubectl create namespace sagemaker-k8s-operator-system
  helm install --namespace sagemaker-k8s-operator-system sagemaker-operator rolebased/

    Jika Anda memutuskan untuk menginstal operator ke namespace selain yang ditentukan, Anda perlu menyesuaikan namespace yang ditentukan dalam file peran IAM agar sesuai. trust.json

  4. Setelah beberapa saat, bagan diinstal dengan nama yang dihasilkan secara acak. Verifikasi bahwa instalasi berhasil dengan menjalankan perintah berikut: 

    helm ls

    Output Anda akan terlihat seperti berikut: 

    NAME                    NAMESPACE                       REVISION        UPDATED                                 STATUS          CHART                           APP VERSION
  sagemaker-operator      sagemaker-k8s-operator-system   1               2019-11-20 23:14:59.6777082 +0000 UTC   deployed        sagemaker-k8s-operator-0.1.0
Verifikasi penyebaran operator

  1. Anda harus dapat melihat Definisi Sumber Daya Kustom SageMaker AI (CRDs) untuk setiap operator yang diterapkan ke cluster Anda dengan menjalankan perintah berikut: 

    kubectl get crd | grep sagemaker

    Output Anda akan terlihat seperti berikut: 

    batchtransformjobs.sagemaker.aws.amazon.com         2019-11-20T17:12:34Z
endpointconfigs.sagemaker.aws.amazon.com            2019-11-20T17:12:34Z
hostingdeployments.sagemaker.aws.amazon.com         2019-11-20T17:12:34Z
hyperparametertuningjobs.sagemaker.aws.amazon.com   2019-11-20T17:12:34Z
models.sagemaker.aws.amazon.com                     2019-11-20T17:12:34Z
trainingjobs.sagemaker.aws.amazon.com               2019-11-20T17:12:34Z

  2. Pastikan pod operator berjalan dengan sukses. Gunakan perintah berikut untuk membuat daftar semua pod: 

    kubectl -n sagemaker-k8s-operator-system get pods

    Anda akan melihat sebuah pod bernama sagemaker-k8s-operator-controller-manager-***** di namespace sagemaker-k8s-operator-system sebagai berikut: 

    NAME                                                         READY   STATUS    RESTARTS   AGE
sagemaker-k8s-operator-controller-manager-12345678-r8abc     2/2     Running   0          23s

Penerapan dengan cakupan ruang nama

Anda memiliki opsi untuk menginstal operator Anda dalam lingkup namespace Kubernetes individual. Dalam mode ini, pengontrol hanya memantau dan merekonsiliasi sumber daya dengan SageMaker AI jika sumber daya dibuat di dalam namespace itu. Ini memungkinkan kontrol yang lebih halus atas pengontrol mana yang mengelola sumber daya mana. Ini berguna untuk menyebarkan ke beberapa AWS akun atau mengontrol pengguna mana yang memiliki akses ke pekerjaan tertentu.

Panduan ini menguraikan cara menginstal operator ke namespace tertentu yang telah ditentukan sebelumnya. Untuk menerapkan controller ke namespace kedua, ikuti panduan dari awal hingga akhir dan ubah namespace di setiap langkah.

Buat penyedia OIDC untuk kluster Amazon EKS Anda

Petunjuk berikut menunjukkan cara membuat dan mengaitkan penyedia OIDC dengan kluster Amazon EKS Anda.

  1. Tetapkan variabel lokal CLUSTER_NAME dan AWS_REGION lingkungan sebagai berikut: 

    # Set the Region and cluster
export CLUSTER_NAME="<your cluster name>"
export AWS_REGION="<your region>"

  2. Gunakan perintah berikut untuk mengaitkan penyedia OIDC dengan cluster Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat Mengaktifkan Peran IAM untuk Akun Layanan di Cluster Anda. 

    eksctl utils associate-iam-oidc-provider --cluster ${CLUSTER_NAME} \
      --region ${AWS_REGION} --approve

    Output Anda akan terlihat seperti berikut: 

    [_]  eksctl version 0.10.1
  [_]  using region us-east-1
  [_]  IAM OpenID Connect provider is associated with cluster "my-cluster" in "us-east-1"

Sekarang klaster memiliki penyedia identitas OIDC, buat peran dan berikan ServiceAccount izin Kubernetes untuk mengambil peran tersebut.

Dapatkan ID OIDC Anda

Untuk mengatur ServiceAccount, pertama-tama dapatkan URL penerbit OpenID Connect menggunakan perintah berikut: 

aws eks describe-cluster --name ${CLUSTER_NAME} --region ${AWS_REGION} \
      --query cluster.identity.oidc.issuer --output text

Perintah mengembalikan URL seperti berikut: 

https://oidc.eks.${AWS_REGION}.amazonaws.com/id/D48675832CA65BD10A532F597OIDCID

Dalam URL ini, nilai D48675832 CA65 BD1 0A532F597OIDCID adalah ID OIDC. ID OIDC untuk cluster Anda berbeda. Anda memerlukan nilai ID OIDC ini untuk membuat peran.

Jika output AndaNone, itu berarti versi klien Anda sudah tua. Untuk mengatasinya, jalankan perintah berikut: 

aws eks describe-cluster --region ${AWS_REGION} --query cluster --name ${CLUSTER_NAME} --output text | grep OIDC

URL OIDC dikembalikan sebagai berikut: 

OIDC https://oidc.eks.us-east-1.amazonaws.com/id/D48675832CA65BD10A532F597OIDCID
Buat peran IAM Anda

  1. Buat file bernama trust.json dan masukkan blok kode hubungan kepercayaan berikut ke dalamnya. Pastikan untuk mengganti semua<OIDC ID>,, <AWS account number><EKS Cluster region>, dan <Namespace> placeholder dengan nilai yang sesuai dengan cluster Anda. Untuk keperluan panduan ini, my-namespace digunakan untuk <Namespace> nilai. 

    {
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
      {
        "Effect": "Allow",
        "Principal": {
          "Federated": "arn:aws:iam::<AWS account number>:oidc-provider/oidc.eks.<EKS Cluster region>.amazonaws.com/id/<OIDC ID>"
        },
        "Action": "sts:AssumeRoleWithWebIdentity",
        "Condition": {
          "StringEquals": {
            "oidc.eks.<EKS Cluster region>.amazonaws.com/id/<OIDC ID>:aud": "sts.amazonaws.com",
            "oidc.eks.<EKS Cluster region>.amazonaws.com/id/<OIDC ID>:sub": "system:serviceaccount:<Namespace>:sagemaker-k8s-operator-default"
          }
        }
      }
    ]
  }

  2. Jalankan perintah berikut untuk membuat peran dengan hubungan kepercayaan yang didefinisikan dalamtrust.json. Peran ini memungkinkan cluster Amazon EKS untuk mendapatkan dan menyegarkan kredensyal dari IAM. 

    aws iam create-role --region ${AWS_REGION} --role-name <role name> --assume-role-policy-document file://trust.json --output=text

    Output Anda akan terlihat seperti berikut: 

    ROLE    arn:aws:iam::123456789012:role/my-role 2019-11-22T21:46:10Z    /       ABCDEFSFODNN7EXAMPLE   my-role
  ASSUMEROLEPOLICYDOCUMENT        2012-10-17
  STATEMENT       sts:AssumeRoleWithWebIdentity   Allow
  STRINGEQUALS    sts.amazonaws.com       system:serviceaccount:my-namespace:sagemaker-k8s-operator-default
  PRINCIPAL       arn:aws:iam::123456789012:oidc-provider/oidc.eks.us-east-1.amazonaws.com/id/

CatatROLE ARN. Anda meneruskan nilai ini ke operator Anda.

Lampirkan AmazonSageMakerFullAccess kebijakan ke peran Anda

Untuk memberikan akses peran ke SageMaker AI, lampirkan AmazonSageMakerFullAccesskebijakan. Jika Anda ingin membatasi izin ke operator, Anda dapat membuat kebijakan kustom Anda sendiri dan melampirkannya.

Untuk melampirkanAmazonSageMakerFullAccess, jalankan perintah berikut: 

aws iam attach-role-policy --role-name <role name>  --policy-arn arn:aws:iam::aws:policy/AmazonSageMakerFullAccess

Kubernetes ServiceAccount sagemaker-k8s-operator-default harus memiliki izin. AmazonSageMakerFullAccess Konfirmasikan ini saat Anda menginstal operator.

Terapkan operator ke namespace Anda

Saat menerapkan operator, Anda dapat menggunakan file YAMM atau bagan Helm.

Menerapkan operator ke namespace Anda menggunakan YAMAL

Ada dua bagian untuk menerapkan operator dalam lingkup namespace. Yang pertama adalah himpunan CRDs yang dipasang pada tingkat cluster. Definisi sumber daya ini hanya perlu diinstal satu kali per klaster Kubernetes. Bagian kedua adalah izin operator dan penyebaran itu sendiri.

Jika Anda belum menginstal CRDs ke dalam cluster, terapkan CRD installer YAMB menggunakan perintah berikut: 

kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/aws/amazon-sagemaker-operator-for-k8s/master/release/rolebased/namespaced/crd.yaml

Untuk menginstal operator ke cluster:

  1. Unduh penginstal operator YAMM menggunakan perintah berikut: 

    wget https://raw.githubusercontent.com/aws/amazon-sagemaker-operator-for-k8s/master/release/rolebased/namespaced/operator.yaml

  2. Perbarui penginstal YAMAL untuk menempatkan sumber daya ke dalam namespace yang Anda tentukan menggunakan perintah berikut: 

    sed -i -e 's/PLACEHOLDER-NAMESPACE/<YOUR NAMESPACE>/g' operator.yaml

  3. Edit operator.yaml file untuk menempatkan sumber daya ke dalam file Andaeks.amazonaws.com/role-arn. Ganti ARN di sini dengan Amazon Resource Name (ARN) untuk peran berbasis OIDC yang telah Anda buat.

  4. Gunakan perintah berikut untuk menyebarkan cluster: 

    kubectl apply -f operator.yaml
Terapkan operator ke namespace Anda menggunakan Helm Charts

Ada dua bagian yang diperlukan untuk menyebarkan operator dalam lingkup namespace. Yang pertama adalah himpunan CRDs yang dipasang pada tingkat cluster. Definisi sumber daya ini hanya perlu diinstal satu kali per klaster Kubernetes. Bagian kedua adalah izin operator dan penyebaran itu sendiri. Saat menggunakan Helm Charts Anda harus terlebih dahulu membuat namespace menggunakan. kubectl

  1. Kloning direktori installer Helm menggunakan perintah berikut: 

    git clone https://github.com/aws/amazon-sagemaker-operator-for-k8s.git

  2. Arahkan ke amazon-sagemaker-operator-for-k8s/hack/charts/installer/namespaced folder. Edit rolebased/values.yaml file, yang mencakup parameter tingkat tinggi untuk bagan. Ganti peran ARN di sini dengan Amazon Resource Name (ARN) untuk peran berbasis OIDC yang telah Anda buat.

  3. Instal Bagan Helm menggunakan perintah berikut: 

    helm install crds crd_chart/

  4. Buat namespace yang diperlukan dan instal operator menggunakan perintah berikut: 

    kubectl create namespace <namespace>
helm install --n <namespace> op operator_chart/

  5. Setelah beberapa saat, bagan dipasang dengan namasagemaker-operator. Verifikasi bahwa instalasi berhasil dengan menjalankan perintah berikut: 

    helm ls

    Output Anda akan terlihat seperti berikut: 

    NAME                    NAMESPACE                       REVISION        UPDATED                                 STATUS          CHART                           APP VERSION
sagemaker-operator      my-namespace                    1               2019-11-20 23:14:59.6777082 +0000 UTC   deployed        sagemaker-k8s-operator-0.1.0
Verifikasi penyebaran operator ke namespace Anda

  1. Anda harus dapat melihat Definisi Sumber Daya Kustom SageMaker AI (CRDs) untuk setiap operator yang diterapkan ke cluster Anda dengan menjalankan perintah berikut: 

    kubectl get crd | grep sagemaker

    Output Anda akan terlihat seperti berikut: 

    batchtransformjobs.sagemaker.aws.amazon.com         2019-11-20T17:12:34Z
endpointconfigs.sagemaker.aws.amazon.com            2019-11-20T17:12:34Z
hostingdeployments.sagemaker.aws.amazon.com         2019-11-20T17:12:34Z
hyperparametertuningjobs.sagemaker.aws.amazon.com   2019-11-20T17:12:34Z
models.sagemaker.aws.amazon.com                     2019-11-20T17:12:34Z
trainingjobs.sagemaker.aws.amazon.com               2019-11-20T17:12:34Z

  2. Pastikan pod operator berjalan dengan sukses. Gunakan perintah berikut untuk membuat daftar semua pod: 

    kubectl -n my-namespace get pods

    Anda akan melihat sebuah pod bernama sagemaker-k8s-operator-controller-manager-***** di namespace my-namespace sebagai berikut: 

    NAME                                                         READY   STATUS    RESTARTS   AGE
sagemaker-k8s-operator-controller-manager-12345678-r8abc     2/2     Running   0          23s

Instal kubectl plugin log SageMaker AI

Sebagai bagian dari Operator SageMaker AI untuk Kubernetes, Anda dapat menggunakan plugin untuk. smlogs kubectl Ini memungkinkan CloudWatch log SageMaker AI untuk dialirkan. kubectl kubectlharus diinstal ke PATH Anda. Perintah berikut menempatkan biner di sagemaker-k8s-bin direktori di direktori home Anda, dan menambahkan direktori itu ke direktori AndaPATH. 

export os="linux"
  
wget https://amazon-sagemaker-operator-for-k8s-us-east-1.s3.amazonaws.com/kubectl-smlogs-plugin/v1/${os}.amd64.tar.gz
tar xvzf ${os}.amd64.tar.gz
  
# Move binaries to a directory in your homedir.
mkdir ~/sagemaker-k8s-bin
cp ./kubectl-smlogs.${os}.amd64/kubectl-smlogs ~/sagemaker-k8s-bin/.
  
# This line adds the binaries to your PATH in your .bashrc.
  
echo 'export PATH=$PATH:~/sagemaker-k8s-bin' >> ~/.bashrc
  
# Source your .bashrc to update environment variables:
source ~/.bashrc

Gunakan perintah berikut untuk memverifikasi bahwa kubectl plugin diinstal dengan benar: 

kubectl smlogs

Jika kubectl plugin diinstal dengan benar, output Anda akan terlihat seperti berikut: 

View SageMaker AI logs via Kubernetes
  
Usage:
  smlogs [command]
  
Aliases:
  smlogs, SMLogs, Smlogs
  
Available Commands:
  BatchTransformJob       View BatchTransformJob logs via Kubernetes
  TrainingJob             View TrainingJob logs via Kubernetes
  help                    Help about any command
  
Flags:
   -h, --help   help for smlogs
  
Use "smlogs [command] --help" for more information about a command.

Pembersihan sumber daya

Untuk menghapus instalan operator dari cluster Anda, Anda harus terlebih dahulu memastikan untuk menghapus semua sumber daya SageMaker AI dari cluster. Kegagalan untuk melakukannya menyebabkan operasi penghapusan operator hang. Jalankan perintah berikut untuk menghentikan semua pekerjaan: 

# Delete all SageMaker AI jobs from Kubernetes
kubectl delete --all --all-namespaces hyperparametertuningjob.sagemaker.aws.amazon.com
kubectl delete --all --all-namespaces trainingjobs.sagemaker.aws.amazon.com
kubectl delete --all --all-namespaces batchtransformjob.sagemaker.aws.amazon.com
kubectl delete --all --all-namespaces hostingdeployment.sagemaker.aws.amazon.com

Anda akan melihat output yang serupa dengan yang berikut: 

$ kubectl delete --all --all-namespaces trainingjobs.sagemaker.aws.amazon.com
trainingjobs.sagemaker.aws.amazon.com "xgboost-mnist-from-for-s3" deleted
  
$ kubectl delete --all --all-namespaces hyperparametertuningjob.sagemaker.aws.amazon.com
hyperparametertuningjob.sagemaker.aws.amazon.com "xgboost-mnist-hpo" deleted
  
$ kubectl delete --all --all-namespaces batchtransformjob.sagemaker.aws.amazon.com
batchtransformjob.sagemaker.aws.amazon.com "xgboost-mnist" deleted
  
$ kubectl delete --all --all-namespaces hostingdeployment.sagemaker.aws.amazon.com
hostingdeployment.sagemaker.aws.amazon.com "host-xgboost" deleted

Setelah Anda menghapus semua pekerjaan SageMaker AI, lihat Hapus operator untuk menghapus operator dari cluster Anda.

Hapus operator

Hapus operator berbasis cluster

Operator diinstal menggunakan YAMAL

Untuk menghapus instalan operator dari cluster Anda, pastikan semua sumber daya SageMaker AI telah dihapus dari cluster. Kegagalan untuk melakukannya menyebabkan operasi penghapusan operator hang.

catatan

Sebelum menghapus cluster Anda, pastikan untuk menghapus semua sumber daya SageMaker AI dari cluster. Untuk informasi selengkapnya, lihat Pembersihan sumber daya.

Setelah Anda menghapus semua pekerjaan SageMaker AI, gunakan kubectl untuk menghapus operator dari cluster:

# Delete the operator and its resources
kubectl delete -f /installer.yaml

Anda akan melihat output yang serupa dengan yang berikut: 

$ kubectl delete -f raw-yaml/installer.yaml
namespace "sagemaker-k8s-operator-system" deleted
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io "batchtransformjobs.sagemaker.aws.amazon.com" deleted
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io "endpointconfigs.sagemaker.aws.amazon.com" deleted
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io "hostingdeployments.sagemaker.aws.amazon.com" deleted
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io "hyperparametertuningjobs.sagemaker.aws.amazon.com" deleted
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io "models.sagemaker.aws.amazon.com" deleted
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io "trainingjobs.sagemaker.aws.amazon.com" deleted
role.rbac.authorization.k8s.io "sagemaker-k8s-operator-leader-election-role" deleted
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io "sagemaker-k8s-operator-manager-role" deleted
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io "sagemaker-k8s-operator-proxy-role" deleted
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io "sagemaker-k8s-operator-leader-election-rolebinding" deleted
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io "sagemaker-k8s-operator-manager-rolebinding" deleted
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io "sagemaker-k8s-operator-proxy-rolebinding" deleted
service "sagemaker-k8s-operator-controller-manager-metrics-service" deleted
deployment.apps "sagemaker-k8s-operator-controller-manager" deleted
secrets "sagemaker-k8s-operator-abcde" deleted
Operator diinstal menggunakan Helm Charts

Untuk menghapus operator CRDs, pertama-tama hapus semua pekerjaan yang sedang berjalan. Kemudian hapus Bagan Helm yang digunakan untuk menyebarkan operator menggunakan perintah berikut: 

# get the helm charts
helm ls
  
# delete the charts
helm delete <chart_name>

Hapus operator berbasis namespace

Operator diinstal dengan YAMAL

Untuk menghapus instalan operator dari cluster Anda, pertama-tama pastikan bahwa semua sumber daya SageMaker AI telah dihapus dari cluster. Kegagalan untuk melakukannya menyebabkan operasi penghapusan operator hang.

catatan

Sebelum menghapus cluster Anda, pastikan untuk menghapus semua sumber daya SageMaker AI dari cluster. Untuk informasi selengkapnya, lihat Pembersihan sumber daya.

Setelah Anda menghapus semua pekerjaan SageMaker AI, gunakan kubectl untuk terlebih dahulu menghapus operator dari namespace dan kemudian CRDs dari cluster. Jalankan perintah berikut untuk menghapus operator dari cluster: 

# Delete the operator using the same yaml file that was used to install the operator
kubectl delete -f operator.yaml
  
# Now delete the CRDs using the CRD installer yaml
kubectl delete -f https://raw.githubusercontent.com/aws/amazon-sagemaker-operator-for-k8s/master/release/rolebased/namespaced/crd.yaml
  
# Now you can delete the namespace if you want
kubectl delete namespace <namespace>
Operator diinstal dengan Helm Charts

Untuk menghapus operator CRDs, pertama-tama hapus semua pekerjaan yang sedang berjalan. Kemudian hapus Bagan Helm yang digunakan untuk menyebarkan operator menggunakan perintah berikut: 

# Delete the operator
helm delete <chart_name>
  
# delete the crds
helm delete crds
  
# optionally delete the namespace
kubectl delete namespace <namespace>

Pemecahan Masalah

Mendebug pekerjaan yang gagal

Gunakan langkah-langkah ini untuk men-debug pekerjaan yang gagal.

  • Periksa status pekerjaan dengan menjalankan yang berikut: 

    kubectl get <CRD Type> <job name>

  • Jika pekerjaan dibuat di SageMaker AI, Anda dapat menggunakan perintah berikut untuk melihat STATUS danSageMaker Job Name: 

    kubectl get <crd type> <job name>

  • Anda dapat menggunakan smlogs untuk menemukan penyebab masalah menggunakan perintah berikut: 

    kubectl smlogs <crd type> <job name>

  • Anda juga dapat menggunakan describe perintah untuk mendapatkan detail lebih lanjut tentang pekerjaan menggunakan perintah berikut. Output memiliki additional bidang yang memiliki informasi lebih lanjut tentang status pekerjaan. 

    kubectl describe <crd type> <job name>

  • Jika pekerjaan tidak dibuat di SageMaker AI, gunakan log pod operator untuk menemukan penyebab masalah sebagai berikut: 

    $ kubectl get pods -A | grep sagemaker
# Output:
sagemaker-k8s-operator-system   sagemaker-k8s-operator-controller-manager-5cd7df4d74-wh22z   2/2     Running   0          3h33m
  
$ kubectl logs -p <pod name> -c manager -n sagemaker-k8s-operator-system

Menghapus CRD operator

Jika menghapus pekerjaan tidak berfungsi, periksa apakah operator sedang berjalan. Jika operator tidak berjalan, maka Anda harus menghapus finalizer menggunakan langkah-langkah berikut:

  1. Di terminal baru, buka pekerjaan di editor menggunakan kubectl edit sebagai berikut: 

    kubectl edit <crd type> <job name>

  2. Edit pekerjaan untuk menghapus finalizer dengan menghapus dua baris berikut dari file. Simpan file dan pekerjaan akan dihapus. 

    finalizers:
  - sagemaker-operator-finalizer

Gambar dan SMlogs di setiap Wilayah

Tabel berikut mencantumkan gambar operator yang tersedia dan SMLogs di setiap Wilayah.

Wilayah Gambar Pengontrol Linux SMLogs
us-east-1 957583890962.dkr.ecr.us-east-1.amazonaws.com/amazon-sagemaker-operator-for-k8s:v1 https://s3.us-east-1.amazonaws.com/amazon-sagemaker-operator-for-k8s-us-east-1/kubectl-smlogs-plugin/v1/linux.amd64.tar.gz
us-east-2 922499468684.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/amazon-sagemaker-operator-for-k8s:v1 https://s3.us-east-2.amazonaws.com/amazon-sagemaker-operator-for-k8s-us-east-2/kubectl-smlogs-plugin/v1/linux.amd64.tar.gz
us-west-2 640106867763.dkr.ecr.us-west-2.amazonaws.com/amazon-sagemaker-operator-for-k8s:v1 https://s3.us-west-2.amazonaws.com/amazon-sagemaker-operator-for-k8s-us-west-2/kubectl-smlogs-plugin/v1/linux.amd64.tar.gz
eu-west-1 613661167059.dkr.ecr.eu-west-1.amazonaws.com/amazon-sagemaker-operator-for-k8s:v1 https://s3.eu-west-1.amazonaws.com/amazon-sagemaker-operator-for-k8s-eu-west-1/kubectl-smlogs-plugin/v1/linux.amd64.tar.gz

Di halaman ini

Related resources

Amazon SageMaker AI Referensi API
AWS CLI perintah untuk Amazon SageMaker AI
SDKs & Alat 

Related resources

Amazon SageMaker AI Referensi API
AWS CLI perintah untuk Amazon SageMaker AI
SDKs & Alat 
PrivasiSyarat situsPreferensi cookie
© 2025, Amazon Web Services, Inc. atau afiliasinya. Semua hak dilindungi undang-undang.