Configurazione manuale di un notebook Neptune per Neptune ML - Amazon Neptune

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Configurazione manuale di un notebook Neptune per Neptune ML

I notebook SageMaker Neptune AI sono precaricati con una varietà di notebook di esempio per Neptune ML. È possibile visualizzare in anteprima questi esempi nel repository open source Graph-Notebook. GitHub

Puoi usare uno dei notebook Neptune esistenti o, se preferisci, puoi crearne uno personalizzato, seguendo le istruzioni riportate in Utilizzo Neptune Workbench per ospitare i notebook Neptune.

Puoi anche configurare un notebook Neptune predefinito da utilizzare con Neptune ML seguendo questa procedura:

Modifica di un notebook per Neptune ML

  1. Apri la console Amazon SageMaker AI all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/.

  2. Nel riquadro di navigazione a sinistra scegli Notebook, quindi Istanze notebook. Cerca il nome del notebook Neptune da usare per Neptune ML e selezionalo per accedere alla pagina dei dettagli.

  3. Se l'istanza notebook è in esecuzione, seleziona il pulsante Arresta in alto a destra nella pagina dei dettagli del notebook.

  4. In Impostazioni dell'istanza Notebook, in Configurazione del ciclo di vita seleziona il collegamento per aprire la pagina relativa al ciclo di vita del notebook.

  5. Seleziona Modifica in alto a destra, quindi fai clic su Continua.

  6. Nella scheda Avvia notebook, modifica lo script per includere comandi di esportazione aggiuntivi e per compilare i campi relativi al ruolo Neptune IAM ML e al URI servizio di esportazione, qualcosa del genere a seconda della shell in uso:

    echo "export NEPTUNE_ML_ROLE_ARN=(your Neptune ML IAM role ARN)" >> ~/.bashrc
echo "export NEPTUNE_EXPORT_API_URI=(your export service URI)" >> ~/.bashrc

  7. Selezionare Update (Aggiorna).

  8. Torna alla pagina dell'istanza notebook. In Autorizzazioni e crittografia c'è un campo per il ruolo. IAM ARN Seleziona il link in questo campo per accedere al IAM ruolo con cui viene eseguita questa istanza del notebook.

  9. Crea una nuova policy inline come questa:

    {
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Action": [
        "cloudwatch:PutMetricData"
      ],
      "Resource": "arn:aws:cloudwatch:[AWS_REGION]:[AWS_ACCOUNT_ID]:*",
      "Effect": "Allow"
    },
    {
      "Action": [
        "logs:CreateLogGroup",
        "logs:CreateLogStream",
        "logs:DescribeLogStreams",
        "logs:PutLogEvents",
        "logs:GetLogEvents"
      ],
      "Resource": "arn:aws:logs:[AWS_REGION]:[AWS_ACCOUNT_ID]:*",
      "Effect": "Allow"
    },
    {
      "Action": [
        "s3:Put*",
        "s3:Get*",
        "s3:List*"
      ],
      "Resource": "arn:aws:s3:::*",
      "Effect": "Allow"
    },
    {
      "Action": "execute-api:Invoke",
      "Resource": "arn:aws:execute-api:[AWS_REGION]:[AWS_ACCOUNT_ID]:*/*",
      "Effect": "Allow"
    },
    {
      "Action": [
        "sagemaker:CreateModel",
        "sagemaker:CreateEndpointConfig",
        "sagemaker:CreateEndpoint",
        "sagemaker:DescribeModel",
        "sagemaker:DescribeEndpointConfig",
        "sagemaker:DescribeEndpoint",
        "sagemaker:DeleteModel",
        "sagemaker:DeleteEndpointConfig",
        "sagemaker:DeleteEndpoint"
      ],
      "Resource": "arn:aws:sagemaker:[AWS_REGION]:[AWS_ACCOUNT_ID]:*/*",
      "Effect": "Allow"
    },
    {
      "Action": [
        "iam:PassRole"
      ],
      "Resource": "[YOUR_NEPTUNE_ML_IAM_ROLE_ARN]"",
      "Effect": "Allow"
    }
  ]
}

  10. Salva questa nuova politica e collegala al IAM ruolo nel passaggio 8.

  11. Seleziona Start in alto a destra nella pagina dei dettagli dell'istanza di SageMaker AI Notebook per avviare l'istanza Notebook.