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# Guida per l’amministratore dell’Editor di codice
Puoi utilizzare l’Editor di codice con un’istanza on demand per tempi di avvio più rapidi e un’archiviazione configurabile. Puoi avviare un'applicazione Code Editor tramite Amazon SageMaker Studio o tramite AWS CLI. Puoi anche modificare le impostazioni predefinite dell’Editor di codice all’interno della console del dominio. Per ulteriori informazioni, consulta [Modifica delle impostazioni del dominio](domain-edit.md). Gli argomenti seguenti illustrano in che modo gli amministratori possono configurare l’Editor di codice, basato su Code-OSS, Visual Studio Code - Open Source, modificando le opzioni di archiviazione, personalizzando gli ambienti e gestendo l’accesso degli utenti. Inoltre, forniscono informazioni sui prerequisiti necessari per utilizzare l’Editor di codice.
**Topics**
+ [Completamento dei prerequisiti](code-editor-admin-prerequisites.md)
+ [Concessione dell’accesso a spazi privati per i tuoi utenti](code-editor-admin-user-access.md)
+ [Modifica della dimensione dell’archiviazione predefinita](code-editor-admin-storage-size.md)
+ [Configurazioni del ciclo di vita dell’Editor di codice](code-editor-use-lifecycle-configurations.md)
+ [Immagini personalizzate](code-editor-custom-images.md)
# Completamento dei prerequisiti
Per utilizzare l’Editor di codice, basato su Code-OSS, Visual Studio Code - Open Source, è necessario completare i prerequisiti seguenti.
1. Devi prima effettuare l'onboarding nel dominio Amazon SageMaker AI e creare un profilo utente. Per ulteriori informazioni, consulta [Panoramica del dominio Amazon SageMaker AI](gs-studio-onboard.md).
1. Se interagisci con la tua applicazione Code Editor utilizzando il AWS CLI, devi inoltre completare i seguenti prerequisiti.
1. AWS CLI Aggiornate il file seguendo la procedura descritta in [Installazione della versione corrente AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/install-cliv1.html#install-tool-bundled).
1. Dal computer locale, esegui `aws configure` e inserisci le tue credenziali AWS . Per informazioni sulle AWS credenziali, consulta [Comprendere e ottenere le AWS credenziali](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws-sec-cred-types.html).
1. (Facoltativo) Per ottenere più spazio di archiviazione ed elaborazione per la tua applicazione, puoi richiedere un aumento delle quote. AWS Per ulteriori informazioni sulla richiesta di un aumento delle quote, consulta [Endpoint e quote Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/sagemaker.html).
# Concessione dell’accesso a spazi privati per i tuoi utenti
**Importante**
Le politiche IAM personalizzate che consentono ad Amazon SageMaker Studio o Amazon SageMaker Studio Classic di creare SageMaker risorse Amazon devono inoltre concedere le autorizzazioni per aggiungere tag a tali risorse. L’autorizzazione per aggiungere tag alle risorse è necessaria perché Studio e Studio Classic applicano automaticamente tag a tutte le risorse che creano. Se una policy IAM consente a Studio e Studio Classic di creare risorse ma non consente l'etichettatura, possono verificarsi errori AccessDenied "" durante il tentativo di creare risorse. Per ulteriori informazioni, consulta [Fornisci le autorizzazioni per etichettare SageMaker le risorse AI](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).
[AWS politiche gestite per Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)che danno i permessi per creare SageMaker risorse includono già le autorizzazioni per aggiungere tag durante la creazione di tali risorse.
Questa sezione fornisce una policy che concede agli utenti l’accesso a spazi privati. È anche possibile utilizzare la policy per limitare gli spazi privati e le relative applicazioni per il proprietario associato al profilo utente.
Devi fornire ai tuoi utenti le autorizzazioni per quanto segue:
+ Spazi privati
+ Il profilo utente richiesto per l’accesso agli spazi privati
Per fornire le autorizzazioni, collega la policy seguente ai ruoli IAM dei tuoi utenti.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateApp",
"sagemaker:DeleteApp"
],
"Resource": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:app/*",
"Condition": {
"Null": {
"sagemaker:OwnerUserProfileArn": "true"
}
}
},
{
"Sid": "SMStudioCreatePresignedDomainUrlForUserProfile",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreatePresignedDomainUrl"
],
"Resource": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:user-profile/domain-id/user-profile-name"
},
{
"Sid": "SMStudioAppPermissionsListAndDescribe",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:ListApps",
"sagemaker:ListDomains",
"sagemaker:ListUserProfiles",
"sagemaker:ListSpaces",
"sagemaker:DescribeApp",
"sagemaker:DescribeDomain",
"sagemaker:DescribeUserProfile",
"sagemaker:DescribeSpace"
],
"Resource": "*"
},
{
"Sid": "SMStudioAppPermissionsTagOnCreate",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:AddTags"
],
"Resource": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:*/*",
"Condition": {
"Null": {
"sagemaker:TaggingAction": "false"
}
}
},
{
"Sid": "SMStudioRestrictSharedSpacesWithoutOwners",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateSpace",
"sagemaker:UpdateSpace",
"sagemaker:DeleteSpace"
],
"Resource": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:space/domain-id/*",
"Condition": {
"Null": {
"sagemaker:OwnerUserProfileArn": "true"
}
}
},
{
"Sid": "SMStudioRestrictSpacesToOwnerUserProfile",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateSpace",
"sagemaker:UpdateSpace",
"sagemaker:DeleteSpace"
],
"Resource": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:space/domain-id/*",
"Condition": {
"ArnLike": {
"sagemaker:OwnerUserProfileArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:user-profile/domain-id/user-profile-name"
},
"StringEquals": {
"sagemaker:SpaceSharingType": [
"Private",
"Shared"
]
}
}
},
{
"Sid": "SMStudioRestrictCreatePrivateSpaceAppsToOwnerUserProfile",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateApp",
"sagemaker:DeleteApp"
],
"Resource": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:app/domain-id/*",
"Condition": {
"ArnLike": {
"sagemaker:OwnerUserProfileArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:user-profile/domain-id/user-profile-name"
},
"StringEquals": {
"sagemaker:SpaceSharingType": [
"Private"
]
}
}
}
]
}
```
------
# Modifica della dimensione dell’archiviazione predefinita
Puoi modificare le impostazioni di archiviazione predefinite dei tuoi utenti. Puoi anche modificare le impostazioni di archiviazione predefinite in base ai requisiti organizzativi e alle esigenze degli utenti.
Per modificare la dimensione dell’archiviazione per gli utenti, procedi come descritto di seguito:
1. Aggiorna le impostazioni di archiviazione di Amazon EBS nel dominio.
1. Creare un profilo utente e specificare le impostazioni di archiviazione al suo interno.
Utilizzate il seguente comando AWS Command Line Interface (AWS CLI) per aggiornare il dominio.
```
aws --region $REGION sagemaker update-domain \
--domain-id $DOMAIN_ID \
--default-user-settings '{
"SpaceStorageSettings": {
"DefaultEbsStorageSettings":{
"DefaultEbsVolumeSizeInGb":5,
"MaximumEbsVolumeSizeInGb":100
}
}
}'
```
Utilizzate il AWS CLI comando seguente per creare il profilo utente e specificare le impostazioni di archiviazione predefinite.
```
aws --region $REGION sagemaker create-user-profile \
--domain-id $DOMAIN_ID \
--user-profile-name $USER_PROFILE_NAME \
--user-settings '{
"SpaceStorageSettings": {
"DefaultEbsStorageSettings":{
"DefaultEbsVolumeSizeInGb":5,
"MaximumEbsVolumeSizeInGb":100
}
}
}'
```
Utilizzare i seguenti AWS CLI comandi per aggiornare le impostazioni di archiviazione predefinite nel profilo utente.
```
aws --region $REGION sagemaker update-user-profile \
--domain-id $DOMAIN_ID \
--user-profile-name $USER_PROFILE_NAME \
--user-settings '{
"SpaceStorageSettings": {
"DefaultEbsStorageSettings":{
"DefaultEbsVolumeSizeInGb":25,
"MaximumEbsVolumeSizeInGb":200
}
}
}'
```
# Configurazioni del ciclo di vita dell’Editor di codice
Puoi utilizzare le configurazioni del ciclo di vita dell’Editor di codice per automatizzare la personalizzazione del tuo ambiente Studio. Questa personalizzazione include l’installazione di pacchetti personalizzati, la configurazione delle estensioni, il precaricamento di set di dati e la configurazione di repository di codice sorgente.
Le seguenti istruzioni utilizzano il AWS Command Line Interface (AWS CLI) per creare, collegare, eseguire il debug e scollegare configurazioni del ciclo di vita per il tipo di applicazione: `CodeEditor`
+ [Creazione e collegamento delle configurazioni del ciclo di vita in Studio](code-editor-use-lifecycle-configurations-studio-create.md)
+ [Esecuzione del debug delle configurazioni del ciclo di vita in Studio](code-editor-use-lifecycle-configurations-studio-debug.md)
+ [Scollegamento delle configurazioni del ciclo di vita in Studio](code-editor-use-lifecycle-configurations-studio-detach.md)
# Creazione e collegamento delle configurazioni del ciclo di vita in Studio
La sezione seguente fornisce AWS CLI i comandi per creare una configurazione del ciclo di vita, allegare una configurazione del ciclo di vita quando si crea un nuovo profilo utente e allegare una configurazione del ciclo di vita durante l'aggiornamento di un profilo utente. Per i prerequisiti e le fasi generali sulla creazione e il collegamento di configurazioni del ciclo di vita in Studio, consulta [Errore di configurazione del ciclo di vita](jl-lcc-create.md).
Quando crei la configurazione del ciclo di vita di Studio con il comando `create-studio-lifecycle-config`, assicurati di specificare che `studio-lifecycle-config-app-type` è `CodeEditor`. L’esempio seguente mostra come creare una nuova configurazione del ciclo di vita di Studio per la tua applicazione Editor di codice.
```
aws sagemaker create-studio-lifecycle-config \
--studio-lifecycle-config-name my-code-editor-lcc \
--studio-lifecycle-config-content $LCC_CONTENT \
--studio-lifecycle-config-app-type CodeEditor
```
Prendi nota dell’ARN (nome della risorsa Amazon) della configurazione del ciclo di vita appena creata che viene restitutio. Quando colleghi una configurazione del ciclo di vita, inserisci questo ARN nell’elenco di `LifecycleConfigArns` di `CodeEditorAppSettings`.
Puoi collegare una configurazione del ciclo di vita quando crei un profilo utente o un dominio. Nell'esempio seguente viene illustrato come creare un nuovo profilo utente con la configurazione del ciclo di vita collegata. Puoi anche creare un nuovo dominio con una configurazione del ciclo di vita collegata utilizzando il comando [create-domain](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/opensearch/create-domain.html).
```
# Create a new UserProfile
aws sagemaker create-user-profile \
--domain-id domain-id \
--user-profile-name user-profile-name \
--user-settings '{
"CodeEditorAppSettings": {
"LifecycleConfigArns":
[lifecycle-configuration-arn-list]
}
}'
```
In alternativa, puoi collegare una configurazione del ciclo di vita quando aggiorni un profilo utente o un dominio. Nell’esempio seguente viene illustrato come aggiornare un profilo utente con la configurazione del ciclo di vita collegata. Puoi anche aggiornare un nuovo dominio con una configurazione del ciclo di vita collegata utilizzando il comando [update-domain](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/update-domain.html).
```
# Update a UserProfile
aws sagemaker update-user-profile \
--domain-id domain-id \
--user-profile-name user-profile-name \
--user-settings '{
"CodeEditorAppSettings": {
"LifecycleConfigArns":
[lifecycle-configuration-arn-list]
}
}'
```
# Esecuzione del debug delle configurazioni del ciclo di vita in Studio
Per eseguire il debug degli script di configurazione del ciclo di vita per l’Editor di codice, è necessario utilizzare Studio. Per istruzioni sul debug delle configurazioni del ciclo di vita in Studio, consulta [Esecuzione del debug delle configurazioni del ciclo di vita](jl-lcc-debug.md). Per trovare i log di un’applicazione specifica, cerca nei flussi di log utilizzando il seguente formato:
```
domain-id/space-name/CodeEditor/default/LifecycleConfigOnStart
```
# Scollegamento delle configurazioni del ciclo di vita in Studio
Per scollegare le configurazioni del ciclo di vita per l’Editor di codice, puoi utilizzare la console o la AWS CLI. Per le fasi su come scollegare le configurazioni del ciclo di vita dalla console Studio, consulta [Scollegamento delle configurazioni del ciclo di vita](jl-lcc-delete.md).
Per scollegare una configurazione del ciclo di vita utilizzando il AWS CLI, rimuovi la configurazione del ciclo di vita desiderata dall'elenco delle configurazioni del ciclo di vita collegate alla risorsa. Quindi, passa l’elenco come parte del comando:
+ [update-user-profile](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/update-user-profile.html)
+ [update-domain](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/update-domain.html)
Ad esempio, il comando seguente rimuove tutte le configurazioni del ciclo di vita per l’applicazione Editor di codice collegate al dominio.
```
aws sagemaker update-domain --domain-id domain-id \
--default-user-settings '{
"CodeEditorAppSettings": {
"LifecycleConfigArns":
[]
}
}'
```
# Creazione di una configurazione del ciclo di vita per clonare i repository in un’applicazione Editor di codice
Questa sezione mostra come clonare un repository e creare un’applicazione Editor di codice con la configurazione del ciclo di vita collegata.
1. Dal computer locale, crea un file denominato `my-script.sh` con il contenuto seguente:
```
#!/bin/bash
set -eux
```
1. Clona il repository desiderato nello script di configurazione del ciclo di vita.
```
export REPOSITORY_URL="https://github.com/aws-samples/sagemaker-studio-lifecycle-config-examples.git"
git -C /home/sagemaker-user clone $REPOSITORY_URL
```
1. Dopo aver finalizzato lo script, crea e collega la configurazione del ciclo di vita. Per ulteriori informazioni, consulta [Creazione e collegamento delle configurazioni del ciclo di vita in Studio](code-editor-use-lifecycle-configurations-studio-create.md).
1. Crea la tua applicazione Editor di codice con la configurazione del ciclo di vita collegata.
```
aws sagemaker create-app \
--domain-id domain-id \
--space-name space-name \
--app-type CodeEditor \
--app-name default \
--resource-spec "SageMakerImageArn=arn:aws:sagemaker:region:image-account-id:image/sagemaker-distribution-cpu,LifecycleConfigArn=arn:aws:sagemaker:region:user-account-id:studio-lifecycle-config/my-code-editor-lcc,InstanceType=ml.t3.large"
```
Per ulteriori informazioni sull'immagine disponibile del Code Editor, vedere. ARNs [Istanze e immagini dell’applicazione Editor di codice](code-editor-use-instances.md)
# Creazione di una configurazione del ciclo di vita per installare le estensioni dell’Editor di codice
Questa sezione mostra come creare una configurazione del ciclo di vita per installare le estensioni da [Open VSX Registry](https://open-vsx.org/) nell’ambiente dell’Editor di codice.
1. Dal computer locale, crea un file denominato `my-script.sh` con il contenuto seguente:
```
#!/bin/bash
set -eux
```
1. All’interno dello script, installa l’estensione [Open VSX Registry](https://open-vsx.org/) di tua scelta:
```
sagemaker-code-editor --install-extension AmazonEMR.emr-tools --extensions-dir /opt/amazon/sagemaker/sagemaker-code-editor-server-data/extensions
```
Puoi recuperare il nome dell’estensione dall’URL dell’estensione in [Open VSX Registry](https://open-vsx.org/). Il nome dell’estensione da utilizzare nel comando `sagemaker-code-editor` deve contenere tutto il testo che segue `https://open-vsx.org/extension/` nell’URL. Sostituisci tutte le istanze di una barra (`/`) con un punto (`.`). Ad esempio, `AmazonEMR/emr-tools` dovrebbe essere `AmazonEMR.emr-tools`.
![\[La pagina delle estensioni di Amazon EMR in Open VSX Registry.\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/images/code-editor/code-editor-emr-extension.png)
1. Dopo aver finalizzato lo script, crea e collega la configurazione del ciclo di vita. Per ulteriori informazioni, consulta [Creazione e collegamento delle configurazioni del ciclo di vita in Studio](code-editor-use-lifecycle-configurations-studio-create.md).
1. Crea la tua applicazione Editor di codice con la configurazione del ciclo di vita collegata:
```
aws sagemaker create-app \
--domain-id domain-id \
--space-name space-name \
--app-type CodeEditor \
--app-name default \
--resource-spec "SageMakerImageArn=arn:aws:sagemaker:region:image-account-id:image/sagemaker-distribution-cpu,LifecycleConfigArn=arn:aws:sagemaker:region:user-account-id:studio-lifecycle-config/my-code-editor-lcc,InstanceType=ml.t3.large"
```
Per ulteriori informazioni sull'immagine disponibile nell'editor di codice ARNs, vedere[Istanze e immagini dell’applicazione Editor di codice](code-editor-use-instances.md). Per ulteriori informazioni su connessioni ed estensioni, consulta [Connessioni ed estensioni dell’Editor di codice](code-editor-use-connections-and-extensions.md).
# Immagini personalizzate
Se hai bisogno di funzionalità diverse da quelle fornite dalla SageMaker distribuzione, puoi aggiungere la tua immagine con le estensioni e i pacchetti personalizzati. Puoi anche utilizzarla per personalizzare l’interfaccia utente dell’Editor di codice in base alle tue esigenze di branding o conformità.
La pagina seguente fornirà informazioni e modelli specifici di Code Editor per creare immagini SageMaker AI personalizzate. Questo ha lo scopo di integrare le informazioni e le istruzioni di Amazon SageMaker Studio su come creare la propria immagine SageMaker AI e portare la propria immagine in Studio. Per informazioni sulle immagini Amazon SageMaker AI personalizzate e su come portare la tua immagine in Studio, consulta[Bring Your Own Image (BYOI)](studio-updated-byoi.md).
**Topics**
+ [Controllo dell’integrità e URL per le applicazioni](#code-editor-custom-images-app-healthcheck)
+ [Esempi di Dockerfile](#code-editor-custom-images-dockerfile-templates)
## Controllo dell’integrità e URL per le applicazioni
+ `Base URL`: l’URL di base per l’applicazione BYOI deve essere `CodeEditor/default`. È possibile avere una sola applicazione e deve avere sempre il nome `default`.
+ Endpoint Health check: è necessario ospitare il server Code Editor sulla porta 0.0.0.0 8888 affinché SageMaker AI lo rilevi.
+ Autenticazione: è necessario eseguire l'autenticazione `sagemaker-code-editor` all'`--without-connection-token`apertura per consentire all' SageMaker IA di autenticare gli utenti.
**Nota**
Se utilizzi Amazon SageMaker Distribution come immagine di base, questi requisiti sono già soddisfatti come parte dello `entrypoint-code-editor` script incluso.
## Esempi di Dockerfile
Gli esempi seguenti sono `Dockerfile` che soddisfano le informazioni descritte sopra e quelle in [Specifiche dell’immagine personalizzata](studio-updated-byoi-specs.md).
**Nota**
Se stai trasferendo la tua immagine in SageMaker Unified Studio, dovrai seguire le [specifiche di Dockerfile nella Guida](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-specifications.html) per l'utente di *Amazon SageMaker Unified* Studio.
`Dockerfile`alcuni esempi di SageMaker Unified Studio sono disponibili nell'[esempio di Dockerfile](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-specifications.html#byoi-specifications-example) nella *Amazon SageMaker Unified* Studio User Guide.
------
#### [ Example micromamba Dockerfile ]
Di seguito è riportato un esempio di Dockerfile per creare un’immagine da zero utilizzando un ambiente di base [https://mamba.readthedocs.io/en/latest/user_guide/micromamba.html](https://mamba.readthedocs.io/en/latest/user_guide/micromamba.html):
```
FROM mambaorg/micromamba:latest
ARG NB_USER="sagemaker-user"
ARG NB_UID=1000
ARG NB_GID=100
USER root
RUN micromamba install -y --name base -c conda-forge sagemaker-code-editor
USER $NB_UID
CMD eval "$(micromamba shell hook --shell=bash)"; \
micromamba activate base; \
sagemaker-code-editor --host 0.0.0.0 --port 8888 \
--without-connection-token \
--base-path "/CodeEditor/default"
```
------
#### [ Example SageMaker AI Distribution Dockerfile ]
Di seguito è riportato un esempio di Dockerfile per creare un'immagine basata su [Amazon SageMaker AI](https://github.com/aws/sagemaker-distribution/tree/main) Distribution:
```
FROM public.ecr.aws/sagemaker/sagemaker-distribution:latest-cpu
ARG NB_USER="sagemaker-user"
ARG NB_UID=1000
ARG NB_GID=100
ENV MAMBA_USER=$NB_USER
USER root
# install scrapy in the base environment
RUN micromamba install -y --name base -c conda-forge scrapy
# download VSCodeVim
RUN \
wget https://github.com/VSCodeVim/Vim/releases/download/v1.27.2/vim-1.27.2.vsix \
-P /tmp/exts/ --no-check-certificate
# Install the extension
RUN \
extensionloc=/opt/amazon/sagemaker/sagemaker-code-editor-server-data/extensions \
&& sagemaker-code-editor \
--install-extension "/tmp/exts/vim-1.27.2.vsix" \
--extensions-dir "${extensionloc}"
USER $MAMBA_USER
ENTRYPOINT ["entrypoint-code-editor"]
```
------