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# Configurazione di un'istanza DLAMI
Dopo aver [scelto un DLAMI](choose-dlami.md) e [scelto un tipo di istanza Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2)](instance-select.md) che desideri utilizzare, sei pronto per configurare la tua nuova istanza DLAMI.
Se non hai ancora scelto un DLAMI e un tipo di EC2 istanza, consulta. [Guida introduttiva a DLAMI](getting-started.md)
**Topics**
+ [Trovare l'ID di un DLAMI](find-dlami-id.md)
+ [Avvio di un'istanza DLAMI](launch.md)
+ [Connessione a un'istanza DLAMI](setup-connect.md)
+ [Configurazione di un server Jupyter Notebook su un'istanza DLAMI](setup-jupyter.md)
+ [Pulizia di un'istanza DLAMI](setup-cleanup.md)
# Trovare l'ID di un DLAMI
Ogni DLAMI ha un identificatore (ID) univoco. Quando avvii un'istanza DLAMI utilizzando la EC2 console Amazon, puoi opzionalmente utilizzare l'ID DLAMI per cercare il DLAMI che desideri utilizzare. Quando si avvia un'istanza DLAMI utilizzando AWS Command Line Interface (AWS CLI), questo ID è obbligatorio.
Puoi trovare l'ID per il DLAMI di tua scelta utilizzando un AWS CLI comando per Amazon EC2 o Parameter Store, una funzionalità di. AWS Systems Manager Per istruzioni sull'installazione e la configurazione di AWS CLI, consulta la Guida [introduttiva alla Guida AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-chap-getting-started) per l'*AWS Command Line Interface utente*.
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#### [ Using Parameter Store ]
**Per trovare un ID DLAMI utilizzando **ssm get-parameter****
Nel [https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/ssm/get-parameter.html](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/ssm/get-parameter.html)comando seguente, per l'`--name`opzione, il formato del nome del parametro è*/aws/service/deeplearning/ami/\$1architecture/\$1ami\$1type/latest/ami-id*. In questo formato di nome, *architecture* può essere uno **x86\$164** o**arm64**. *ami\$1type*Specificalo prendendo il nome DLAMI e rimuovendo le parole chiave «deep», «learning» e «ami». Il nome AMI può essere trovato in[Note sulla AMIs versione di Deep Learning](appendix-ami-release-notes.md).
**Importante**
Per utilizzare questo comando, il principale AWS Identity and Access Management (IAM) utilizzato deve disporre dell'`ssm:GetParameter`autorizzazione. Per ulteriori informazioni sui principi IAM, consulta la sezione [Risorse aggiuntive](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles.html#id_roles_additional-resources) dei **ruoli IAM** nella *Guida per l'utente IAM*.
+
```
aws ssm get-parameter --name /aws/service/deeplearning/ami/x86_64/base-oss-nvidia-driver-ubuntu-22.04/latest/ami-id \
--region us-east-1 --query "Parameter.Value" --output text
```
L'output visualizzato dovrebbe essere simile al seguente:
```
ami-09ee1a996ac214ce7
```
**Suggerimento**
Per alcuni framework DLAMI attualmente supportati, è possibile trovare comandi di esempio più specifici in. **ssm get-parameter** [Note sulla AMIs versione di Deep Learning](appendix-ami-release-notes.md) Scegliete il collegamento alle note di rilascio del DLAMI scelto, quindi cercate la relativa richiesta di ID nelle note di rilascio.
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#### [ Using Amazon EC2 CLI ]
**Per trovare un ID DLAMI utilizzando **ec2 describe-images****
Nel [https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/ec2/describe-images.html](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/ec2/describe-images.html)comando seguente, per il valore del filtro`Name=name`, immettere il nome DLAMI. È possibile specificare una versione di rilascio per un determinato framework oppure è possibile ottenere la versione più recente sostituendo il numero di versione con un punto interrogativo (?).
+
```
aws ec2 describe-images --region us-east-1 --owners amazon \
--filters 'Name=name,Values=Deep Learning Base OSS Nvidia Driver GPU AMI (Ubuntu 22.04) ????????' 'Name=state,Values=available' \
--query 'reverse(sort_by(Images, &CreationDate))[:1].ImageId' --output text
```
L'output visualizzato dovrebbe essere simile al seguente:
```
ami-09ee1a996ac214ce7
```
**Suggerimento**
Per un **ec2 describe-images** comando di esempio specifico per il DLAMI di tua scelta, consulta. [Note sulla AMIs versione di Deep Learning](appendix-ami-release-notes.md) Scegliete il collegamento alle note di rilascio del DLAMI scelto, quindi cercate la relativa richiesta di ID nelle note di rilascio.
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**Approfondimenti**
[Avvio di un'istanza DLAMI](launch.md)
# Avvio di un'istanza DLAMI
Dopo aver [trovato l'ID](find-dlami-id.md) del DLAMI che desideri utilizzare per avviare un'istanza DLAMI, sei pronto per avviare l'istanza. Per avviarlo, puoi utilizzare la EC2 console Amazon o AWS Command Line Interface (AWS CLI).
**Nota**
Per questa procedura dettagliata, potremmo fare riferimenti specifici all'AMI GPU Nvidia Driver OSS Deep Learning Base (Ubuntu 22.04). Anche se selezioni un DLAMI diverso, dovresti essere in grado di seguire questa guida.
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#### [ EC2 console ]
**Nota**
Per accelerare le applicazioni di calcolo ad alte prestazioni (HPC) e machine learning, puoi avviare l'istanza DLAMI con un Elastic Fabric Adapter (EFA). Per istruzioni specifiche, consulta. [Avvio di un'istanza con EFA AWS Deep Learning AMIs](tutorial-efa-launching.md)
1. Apri la [EC2 console](https://console.aws.amazon.com/ec2).
1. Annota quello attuale Regione AWS nella barra di navigazione in alto. Se questa non è la regione desiderata, modifica questa opzione prima di continuare. Per ulteriori informazioni, consulta [Amazon EC2 service endpoint](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/ec2-service.html#ec2_region) nel *Riferimenti generali di Amazon Web Services*.
1. Scegliere **Launch Instance (Avvia istanza)**.
1. Inserisci un nome per l'istanza e seleziona il DLAMI più adatto a te.
1. Trova un DLAMI esistente in **My AMIs** o scegli **Quick** Start.
1. Ricerca per ID DLAMI. Sfoglia le opzioni, quindi seleziona la tua scelta.
1. Scegliere un tipo di istanza. Puoi trovare le famiglie di istanze consigliate per il tuo DLAMI in. [Note sulla AMIs versione di Deep Learning](appendix-ami-release-notes.md) Per consigli generali sui tipi di istanze DLAMI, vedere. [Scelta del tipo di istanza DLAMI](instance-select.md)
1. Scegliere **Launch Instance (Avvia istanza)**.
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#### [ AWS CLI ]
+ Per utilizzare AWS CLI, è necessario disporre dell'ID del DLAMI che si desidera utilizzare, del tipo di EC2 istanza Regione AWS e delle informazioni sul token di sicurezza. Quindi, puoi avviare l'istanza utilizzando il [https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/ec2/run-instances.html](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/ec2/run-instances.html) AWS CLI comando.
Per istruzioni sull'installazione e la configurazione di AWS CLI, consulta la Guida [introduttiva alla AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-chap-getting-started) *Guida per l'AWS Command Line Interface utente*. Per ulteriori informazioni, inclusi esempi di comandi, consulta [Launch, list and close Amazon EC2 instances for](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-services-ec2-instances.html). AWS CLI
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Dopo aver avviato l'istanza utilizzando la EC2 console Amazon oppure AWS CLI, attendi che l'istanza sia pronta. Questo processo richiede in genere soltanto alcuni minuti. Puoi verificare lo stato dell'istanza nella [ EC2 console Amazon](https://console.aws.amazon.com/ec2). Per ulteriori informazioni, consulta la sezione [Controllo dello stato EC2 delle istanze Amazon](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/monitoring-system-instance-status-check.html) nella *Amazon EC2 User Guide*.
**Approfondimenti**
[Connessione a un'istanza DLAMI](setup-connect.md)
# Connessione a un'istanza DLAMI
Dopo aver [avviato un'istanza DLAMI](launch.md) e dopo che l'istanza è in esecuzione, è possibile connettersi ad essa da un client (Windows, macOS o Linux) tramite SSH. Per istruzioni, consulta [Connect alla tua istanza Linux usando SSH](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/AccessingInstances.html) nella *Amazon EC2 User Guide*.
Tieni a portata di mano una copia del comando di login SSH nel caso in cui desideri configurare un server Jupyter Notebook dopo aver effettuato l'accesso. Per connetterti alla pagina web di Jupyter, usi una variante di quel comando.
**Approfondimenti**
[Configurazione di un server Jupyter Notebook su un'istanza DLAMI](setup-jupyter.md)
# Configurazione di un server Jupyter Notebook su un'istanza DLAMI
Con un server Jupyter Notebook, puoi creare ed eseguire notebook Jupyter dalla tua istanza DLAMI. Con i notebook Jupyter, è possibile condurre esperimenti di machine learning (ML) per l'addestramento e l'inferenza mentre si utilizza l' AWS infrastruttura e si accede ai pacchetti integrati nel DLAMI. [Per ulteriori informazioni sui notebook Jupyter, vedere The Jupyter Notebook sul sito Web della documentazione per gli utenti di Jupyter.](https://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/latest/notebook.html)
Per configurare un server Jupyter Notebook, è necessario:
+ Configura il server Jupyter Notebook sulla tua istanza DLAMI.
+ Configura il client per la connessione al server Jupyter Notebook. Forniamo istruzioni di configurazione per client Windows, macOS e Linux.
+ Verifica la configurazione accedendo al server Jupyter Notebook.
Per completare questi passaggi, segui le istruzioni nei seguenti argomenti. Dopo aver configurato un server Jupyter Notebook, puoi eseguire i tutorial di esempio per notebook forniti in. DLAMIs Per ulteriori informazioni, consulta [Tutorial per l'esecuzione di notebook Jupyter](tutorial-jupyter.md).
**Topics**
+ [Protezione del server](setup-jupyter-secure.md)
+ [Avvio del server](setup-jupyter-start-server.md)
+ [Client di connessione](setup-jupyter-connect.md)
+ [Effettuare l'accesso](setup-jupyter-login.md)
# Protezione del server Jupyter Notebook su un'istanza DLAMI
Per proteggere il server Jupyter Notebook, consigliamo di impostare una password e creare un certificato SSL per il server. Per configurare una password e un certificato SSL, [connettetevi prima all'istanza DLAMI](setup-connect.md), quindi seguite queste istruzioni.
**Per proteggere il server Jupyter Notebook**
1. Jupyter fornisce una utility per le password. Esegui il comando seguente e inserisci la tua password preferita al prompt.
```
$ jupyter notebook password
```
Il risultato sarà simile al seguente:
```
Enter password:
Verify password:
[NotebookPasswordApp] Wrote hashed password to /home/ubuntu/.jupyter/jupyter_notebook_config.json
```
1. Crea un certificato SSL autofirmato Segui i prompt per compilare la tua località. È necessario immettere `.` se si desidera lasciare vuoto un prompt. Le tue risposte non hanno alcun impatto su queste funzionalità del certificato.
```
$ cd ~
$ mkdir ssl
$ cd ssl
$ openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:2048 -keyout mykey.key -out mycert.pem
```
**Nota**
Potresti essere interessato a creare un normale certificato SSL firmato da terze parti e che non faccia in modo che il browser ti dia un avviso di sicurezza. Questo processo è decisamente più compesso. Per ulteriori informazioni, consulta [Proteggere un server notebook](https://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/6.2.0/public_server.html#securing-a-notebook-server) nella documentazione per l'utente di Jupyter Notebook.
**Approfondimenti**
[Avvio del server Jupyter Notebook su un'istanza DLAMI](setup-jupyter-start-server.md)
# Avvio del server Jupyter Notebook su un'istanza DLAMI
Dopo aver [protetto il server Jupyter Notebook con una password e SSL, puoi avviare il server](setup-jupyter-secure.md). Accedere all'istanza DLAMI ed eseguire il comando seguente che utilizza il certificato SSL creato in precedenza.
```
$ jupyter notebook --certfile=~/ssl/mycert.pem --keyfile ~/ssl/mykey.key
```
Dopo l'avvio del server, puoi collegarti allo stesso tramite un tunnel SSH dal tuo computer client. Durante l'esecuzione del server, vedrai un messaggio di Jupyter che conferma tale condizione. A questo punto, ignorate la didascalia secondo cui potete accedere al server tramite un URL di host locale, perché non funzionerà finché non creerete il tunnel.
**Nota**
Jupyter gestirà la commutazione di ambienti quando cambi framework Jupyter utilizzando l'interfaccia Web. Per ulteriori informazioni, consulta [Passaggio a un altro ambiente con Jupyter](tutorial-jupyter.md#tutorial-jupyter-switching).
**Approfondimenti**
[Connessione di un client al server Jupyter Notebook su un'istanza DLAMI](setup-jupyter-connect.md)
# Connessione di un client al server Jupyter Notebook su un'istanza DLAMI
Dopo aver [avviato il server Jupyter Notebook sull'istanza DLAMI](setup-jupyter-start-server.md), configura il client Windows, macOS o Linux per la connessione al server. Quando ti connetti, puoi creare e accedere ai notebook Jupyter sul server nel tuo spazio di lavoro ed eseguire il codice di deep learning sul server.
## Prerequisiti
Assicurati di avere quanto segue, di cui hai bisogno per configurare un tunnel SSH:
+ Il nome DNS pubblico della tua istanza Amazon EC2. Per ulteriori informazioni, consulta [Tipi di nomi host delle istanze Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-instance-naming.html) nella *Guida per l’utente di Amazon EC2*.
+ La coppia di chiavi per il file della chiave privata. *Per ulteriori informazioni sull'accesso alla tua coppia di chiavi, consulta le [coppie di chiavi Amazon EC2 e le istanze Amazon EC2 nella Amazon EC2](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-key-pairs.html) User Guide.*
## Connect da un client Windows, macOS o Linux
Per connetterti all'istanza DLAMI da un client Windows, macOS o Linux, segui le istruzioni relative al sistema operativo del client.
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#### [ Windows ]
**Per connettersi all'istanza DLAMI da un client Windows tramite SSH**
1. Usa un client SSH per Windows, come PuTTY. Per istruzioni, consulta [Connect alla tua istanza Linux usando PuTTY](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/connect-linux-inst-from-windows.html) nella Amazon *EC2* User Guide. Per altre opzioni di connessione SSH, vedi [Connettiti alla tua istanza Linux usando SSH](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/connect-to-linux-instance.html).
1. (Facoltativo) Crea un tunnel SSH verso un server Jupyter in esecuzione. Installa Git Bash sul tuo client Windows, quindi segui le istruzioni di connessione per i client macOS e Linux.
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#### [ macOS or Linux ]
**Per connettersi all'istanza DLAMI da un client macOS o Linux tramite SSH**
1. Apri un terminale.
1. Esegui il comando seguente per inoltrare tutte le richieste sulla porta locale 8888 alla porta 8888 sulla tua istanza Amazon EC2 remota. Aggiorna il comando sostituendo la posizione della chiave per accedere all'istanza Amazon EC2 e il nome DNS pubblico dell'istanza Amazon EC2. Nota, per un'AMI Amazon Linux, il nome utente è `ec2-user` anziché `ubuntu`.
```
$ ssh -i ~/mykeypair.pem -N -f -L 8888:localhost:8888 ubuntu@ec2-###-##-##-###.compute-1.amazonaws.com
```
Questo comando apre un tunnel tra il client e l'istanza Amazon EC2 remota che esegue il server Jupyter Notebook.
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**Approfondimenti**
[Accesso al server Jupyter Notebook su un'istanza DLAMI](setup-jupyter-login.md)
# Accesso al server Jupyter Notebook su un'istanza DLAMI
Dopo aver [collegato il client al server Jupyter Notebook sull'istanza DLAMI](setup-jupyter-connect.md), puoi accedere al server.
**Per accedere al server nel browser**
1. Nella barra degli indirizzi del browser, inserisci il seguente URL o fai clic su questo link: [https://localhost:8888](https://localhost:8888)
1. Con un certificato SSL autofirmato, il browser ti avviserà e ti chiederà di evitare di continuare a visitare il sito web.
![\[Avviso SSL\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/dlami/latest/devguide/images/ssl-warning1.png)
Poiché hai impostato tu stesso tale elemento, puoi proseguire in sicurezza.. A seconda del browser verrà visualizzato un pulsante denominato “avanzato”, “mostra dettagli” o simile.
![\[Avviso di conferma SSL\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/dlami/latest/devguide/images/ssl-warning2.png)
Fai clic su questo elemento, quindi fai clic sul link "procedi verso il localhost". Se la connessione è riuscita, viene visualizzata la pagina Web del server Jupyter Notebook. A questo punto, ti verrà richiesta la password che hai impostato in precedenza.
Ora hai accesso al server Jupyter Notebook in esecuzione sull'istanza DLAMI. È possibile creare nuovi notebook o eseguire i [Esercitazioni](tutorials.md) forniti.
# Pulizia di un'istanza DLAMI
Quando non hai più bisogno della tua istanza DLAMI, puoi interromperla o terminarla su Amazon EC2 per evitare di incorrere in addebiti imprevisti.
Se interrompi un'istanza, puoi conservarla e riavviarla in un secondo momento quando desideri riutilizzarla. Le configurazioni, i file e altre informazioni non volatili vengono archiviate in un volume su Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). Mentre l'istanza è interrotta, ti vengono addebitati i costi di S3 per il mantenimento del volume, ma non per le risorse di elaborazione. Quando riavvii l'istanza, il volume di storage verrà montato insieme ai tuoi dati.
Se si interrompe un'istanza, questa non esiste più e non è possibile riavviarla. Naturalmente, non dovrai sostenere ulteriori addebiti per le risorse di calcolo con un'istanza terminata. Tuttavia, i tuoi dati risiedono ancora su Amazon S3 e puoi continuare a incorrere in costi per S3. Per evitare ulteriori addebiti relativi all'istanza terminata, devi anche eliminare il volume di storage su Amazon S3. Per istruzioni, consulta [Terminare le EC2 istanze Amazon](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/terminating-instances.html) nella *Amazon EC2 User Guide*.
Per ulteriori informazioni sugli stati delle EC2 istanze Amazon, ad esempio `stopped` e`terminated`, consulta le [modifiche allo stato delle EC2 istanze Amazon](https://docs.aws.amazon.com/AWSEC2/latest/UserGuide/ec2-instance-lifecycle.html) *nella Amazon EC2 User Guide*.