Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Luncurkan Amazon SageMaker Studio
penting
Kebijakan IAM khusus yang memungkinkan Amazon SageMaker Studio atau Amazon SageMaker Studio Classic membuat SageMaker sumber daya Amazon juga harus memberikan izin untuk menambahkan tag ke sumber daya tersebut. Izin untuk menambahkan tag ke sumber daya diperlukan karena Studio dan Studio Classic secara otomatis menandai sumber daya apa pun yang mereka buat. Jika kebijakan IAM memungkinkan Studio dan Studio Classic membuat sumber daya tetapi tidak mengizinkan penandaan, kesalahan "AccessDenied" dapat terjadi saat mencoba membuat sumber daya. Untuk informasi selengkapnya, lihat Berikan izin untuk menandai sumber daya AI SageMaker.
AWS kebijakan terkelola untuk Amazon SageMaker AIyang memberikan izin untuk membuat SageMaker sumber daya sudah menyertakan izin untuk menambahkan tag saat membuat sumber daya tersebut.
penting
Pada 30 November 2023, pengalaman Amazon SageMaker Studio sebelumnya sekarang bernama Amazon SageMaker Studio Classic. Bagian berikut khusus untuk menggunakan pengalaman Studio yang diperbarui. Untuk informasi tentang menggunakan aplikasi Studio Classic, lihatAmazon SageMaker Studio Klasik.
Topik halaman ini menunjukkan cara meluncurkan Amazon SageMaker Studio dari konsol Amazon SageMaker AI dan AWS Command Line Interface (AWS CLI).
Topik
Prasyarat
Sebelum menggunakan fungsi , pastikan untuk melengkapi prasyarat berikut:
-
Onboard ke domain SageMaker AI dengan akses Studio. Jika Anda tidak memiliki izin untuk menetapkan Studio sebagai pengalaman default untuk domain Anda, hubungi administrator Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat Ikhtisar domain Amazon SageMaker AI.
-
Perbarui AWS CLI dengan mengikuti langkah-langkah dalam Menginstal AWS CLI Versi saat ini.
-
Dari mesin lokal Anda, jalankan
aws configuredan berikan AWS kredensi Anda. Untuk informasi tentang AWS kredensyal, lihat Memahami dan mendapatkan kredensyal Anda AWS.
Kuota layanan untuk Studio
Beban kerja studio tunduk pada kuota layanan. Kuota ini membatasi jumlah instance yang dapat Anda gunakan atau pekerjaan bersamaan yang dapat Anda jalankan. Kuota berlaku untuk berbagai fitur Studio termasuk penerapan titik akhir, pekerjaan pelatihan, dan. JupyterLab CodeEditor
Setelah memverifikasi akun, Anda akan menerima kuota default untuk jenis instans GPU yang didukung. Anda dapat mulai menggunakan instance ini tanpa meminta peningkatan.
Lihat kuota Studio Anda menggunakan
Gunakan konsol Service Quotas untuk memeriksa batas kuota Anda saat ini.
-
Buka konsol Service Quotas di https://console.aws.amazon.com/servicequotas/
. -
Di panel navigasi kiri, pilih AWS layanan.
-
Dari daftar AWS layanan, cari dan pilih Amazon SageMaker AI.
-
Dalam daftar kuota Layanan, tinjau nama kuota, nilai yang diterapkan, kuota AWS default, dan apakah Anda dapat menyesuaikan kuota.
-
Cari kuota yang relevan dengan beban kerja Studio Anda. Misalnya, cari jenis instance yang Anda rencanakan untuk digunakan.
catatan
Batas kuota juga terlihat di Studio saat Anda memilih sumber daya komputasi. Jika kuota Anda terlalu rendah, pilih pesan kenaikan batas. Ini membuka konsol Service Quotas, tempat Anda dapat meminta peningkatan.
Meminta peningkatan kuota
Jika kuota default Anda terlalu rendah, Anda dapat meminta kenaikan.
-
Di konsol Service Quotas, pilih kuota yang ingin Anda tingkatkan.
-
Jika kuota dapat disesuaikan, pilih Permintaan kenaikan di tingkat akun.
-
Untuk Meningkatkan nilai kuota, masukkan nilai baru. Nilai baru lebih besar dari nilai saat ini.
-
Pilih Permintaan.
-
Untuk melihat permintaan yang tertunda atau yang baru diselesaikan, pilih tab Riwayat permintaan.
-
Untuk permintaan yang tertunda, pilih status untuk membuka tanda terima. Ketika status berubah menjadi Kuota yang diminta, Anda akan melihat nomor kasus AWS Support.
Untuk informasi selengkapnya tentang kuota Amazon SageMaker AI, lihat titik akhir dan kuota Amazon SageMaker AI di Referensi Umum. AWS Untuk informasi selengkapnya tentang meminta kenaikan kuota, lihat Meminta peningkatan kuota dalam Panduan Pengguna Service Quotas.
Luncurkan dari konsol Amazon SageMaker AI
Selesaikan prosedur berikut untuk meluncurkan Studio dari konsol Amazon SageMaker AI.
-
Buka konsol Amazon SageMaker AI di https://console.aws.amazon.com/sagemaker/
. -
Dari panel navigasi kiri, pilih Studio.
-
Dari halaman landing Studio, pilih domain dan profil pengguna untuk meluncurkan Studio.
-
Pilih Open Studio.
-
Untuk meluncurkan Studio, pilih Luncurkan Studio pribadi.
Luncurkan menggunakan AWS CLI
Bagian ini menunjukkan cara meluncurkan Studio menggunakan file. AWS CLI Prosedur untuk mengakses Studio menggunakan AWS CLI tergantung jika domain menggunakan otentikasi atau AWS IAM Identity Center otentikasi AWS Identity and Access Management (IAM). Anda dapat menggunakan AWS CLI to launch Studio dengan membuat URL domain presigned saat domain Anda menggunakan autentikasi IAM. Untuk informasi tentang meluncurkan Studio dengan autentikasi IAM Identity Center, lihat. Gunakan pengaturan khusus untuk Amazon SageMaker AI
Cuplikan kode berikut menunjukkan cara meluncurkan Studio dari AWS CLI menggunakan URL domain presigned jika Studio adalah pengalaman default. Untuk informasi selengkapnya, lihat create-presigned-domain-url
aws sagemaker create-presigned-domain-url \ --regionregion\ --domain-iddomain-id\ --user-profile-nameuser-profile-name\ --session-expiration-duration-in-seconds 43200
Cuplikan kode berikut menunjukkan cara meluncurkan Studio dari AWS CLI menggunakan URL domain presigned jika Studio Classic adalah pengalaman default. Untuk informasi selengkapnya, lihat create-presigned-domain-url
aws sagemaker create-presigned-domain-url \ --regionregion\ --domain-iddomain-id\ --user-profile-nameuser-profile-name\ --session-expiration-duration-in-seconds 43200 \ --landing-uri studio::
