Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà.
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 taggano automaticamente tutte le risorse che creano. Se una policy IAM consente a Studio e Studio Classic di creare risorse ma non consente l'aggiunta di tag, si possono verificare errori AccessDenied "" durante il tentativo di creare risorse. Per ulteriori informazioni, consulta Fornisci le autorizzazioni per SageMaker etichettare le risorse AI.
AWS politiche gestite per Amazon SageMaker AIche danno i permessi per creare SageMaker risorse includono già le autorizzazioni per aggiungere tag durante la creazione di tali risorse.
Importante
A partire dal 30 novembre 2023, la precedente esperienza Amazon SageMaker Studio è ora denominata Amazon SageMaker Studio Classic. La sezione seguente è specifica per l'utilizzo dell'applicazione Studio Classic. Per informazioni sull'utilizzo dell'esperienza Studio aggiornata, consultaAmazon SageMaker Studio.
L'argomento seguente mostra come creare una configurazione del ciclo di vita dalla console Amazon SageMaker AI per automatizzare la personalizzazione per il tuo ambiente Studio Classic.
Prerequisiti
Prima di procedere con questo tutorial, completa i prerequisiti descritti di seguito:
-
Effettua il login su Amazon SageMaker Studio Classic. Per ulteriori informazioni, consulta Onboard to Amazon SageMaker Studio Classic.
Fase 1: creazione di una nuova configurazione del ciclo di vita
Puoi creare una configurazione del ciclo di vita inserendo uno script dalla console Amazon SageMaker AI.
Nota
Ogni script può contenere un massimo di 16.384 caratteri.
La procedura seguente mostra come creare uno script di configurazione del ciclo di vita che stampa Hello World.
Apri la console Amazon SageMaker AI all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/
. -
Nel pannello di navigazione sinistro scegli Configurazioni admin.
-
In Configurazioni admin, scegli Configurazioni del ciclo di vita.
-
Scegli la scheda Studio.
-
Scegli Crea configurazione.
-
In Seleziona il tipo di configurazione, seleziona il tipo di applicazione a cui collegare la configurazione del ciclo di vita. Per ulteriori informazioni sulla scelta dell'applicazione a cui collegare la configurazione del ciclo di vita, consulta Impostazione delle configurazioni del ciclo di vita predefinite.
-
Scegli Next (Successivo).
-
Nella sezione denominata Impostazioni di configurazione, inserisci un nome per la configurazione del ciclo di vita.
-
Nella sezione Script, inserisci il seguente contenuto.
#!/bin/bash set -eux echo 'Hello World!' -
(Facoltativo) Crea un tag per la configurazione del ciclo di vita.
-
Scegli Invia.
Fase 2: collegamento della configurazione del ciclo di vita al un dominio o a un profilo utente
Gli script di configurazione del ciclo di vita associati a livello di dominio vengono ereditati da tutti gli utenti. Tuttavia, gli script associati a livello di profilo utente sono limitati a un utente specifico.
Puoi collegare più configurazioni del ciclo di vita a un dominio o a un profilo utente per entrambe le JupyterServer applicazioni. KernelGateway
Nota
Per collegare una configurazione del ciclo di vita a uno spazio condiviso, è necessario utilizzare la AWS CLI. Per ulteriori informazioni, consulta Creazione di una configurazione del ciclo di vita dalla AWS CLI.
Le sezioni seguenti spiegano come collegare una configurazione del ciclo di vita al proprio dominio o profilo utente.
Collegamento a un dominio
Di seguito viene illustrato come collegare una configurazione del ciclo di vita al dominio esistente dalla console AI. SageMaker
Apri la console Amazon SageMaker AI all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/
. -
Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli Configurazioni admin.
-
In Configurazioni di amministrazione, scegli domini.
-
Dall'elenco dei domini, seleziona il dominio a cui collegare la configurazione del ciclo di vita.
-
Da Dettagli del dominio, seleziona la scheda Ambiente.
-
In Configurazioni del ciclo di vita per app Studio personali, scegli Collega.
-
In Origine, scegli Configurazione esistente.
-
In Configurazioni del ciclo di vita in Studio, seleziona la configurazione del ciclo di vita creata nella fase precedente.
-
Seleziona Collega al dominio.
Collegamento al proprio profilo utente
Di seguito viene illustrato come collegare una configurazione del ciclo di vita al proprio profilo utente esistente.
Apri la console Amazon SageMaker AI all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/
. -
Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli Configurazioni admin.
-
In Configurazioni di amministrazione, scegli domini.
-
Dall'elenco dei domini, seleziona il dominio che contiene il profilo utente a cui allegare la configurazione del ciclo di vita.
-
In Profili utente, seleziona il profilo utente.
-
Nella pagina Dettagli utente seleziona Modifica.
-
Nella barra di navigazione a sinistra, scegli Impostazioni di Studio.
-
In Configurazioni del ciclo di vita collegate all'utente, scegli Collega.
-
In Origine, scegli Configurazione esistente.
-
In Configurazioni del ciclo di vita in Studio, seleziona la configurazione del ciclo di vita creata nella fase precedente.
-
Seleziona Collega al profilo utente.
Fase 3: avvio di un’applicazione con la configurazione del ciclo di vita
Dopo aver collegato una configurazione del ciclo di vita a un dominio o a un profilo utente, puoi avviare un'applicazione con quella configurazione del ciclo di vita collegata. La scelta della configurazione del ciclo di vita da avviare dipende dal tipo di applicazione.
-
JupyterServer: Quando si avvia un' JupyterServerapplicazione dalla console, l' SageMaker intelligenza artificiale utilizza sempre la configurazione del ciclo di vita predefinita. Non è possibile utilizzare una configurazione del ciclo di vita diversa quando si avvia dalla console. Per informazioni sulla modifica della configurazione del ciclo di vita predefinita dopo l'avvio di un'applicazione, consulta. JupyterServer Impostazione delle configurazioni del ciclo di vita predefinite
Per selezionare un’altra configurazione del ciclo di vita collegata, devi eseguire l’avvio con AWS CLI. Per ulteriori informazioni sull'avvio di un' JupyterServer applicazione con una configurazione del ciclo di vita associata da, vedere. AWS CLICreazione di una configurazione del ciclo di vita dalla AWS CLI
-
KernelGateway: È possibile selezionare una qualsiasi delle configurazioni del ciclo di vita allegate all'avvio di un' KernelGateway applicazione utilizzando Studio Classic Launcher.
La procedura seguente descrive come avviare un' KernelGateway applicazione con una configurazione del ciclo di vita collegata dalla console AI. SageMaker
Apri la console Amazon SageMaker AI all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/
. -
Avvia Studio Classic. Per ulteriori informazioni, consulta Avvia Amazon SageMaker Studio Classic.
-
Nell'interfaccia utente di Studio Classic, apri Studio Classic Launcher. Per ulteriori informazioni, consulta Usa Amazon SageMaker Studio Classic Launcher.
-
In Studio Classic Launcher, vai alla sezione Notebook e risorse di calcolo.
-
Fai clic sul tasto Cambia ambiente.
-
Nella finestra di dialogo Cambia ambiente, usa i menu a discesa per selezionare immagine, kernel, tipo di istanza e script di avvio. Se non esiste una configurazione predefinita del ciclo di vita, il valore dello script di avvio predefinito è
No script. Altrimenti, il valore dello script di avvio è la configurazione del ciclo di vita predefinita. Dopo aver selezionato una configurazione del ciclo di vita, puoi visualizzare l'intero script. -
Fai clic su Seleziona.
-
Tornando all’utilità di avvio, fai clic su Crea notebook per avviare un nuovo kernel del notebook con l'immagine e la configurazione del ciclo di vita selezionate.
Fase 4: visualizzazione dei log di una configurazione del ciclo di vita
Puoi visualizzare i log relativi alla configurazione del ciclo di vita dopo averla collegata a un dominio o a un profilo utente.
-
Innanzitutto, fornisci l'accesso al tuo AWS Identity and Access Management ruolo ( CloudWatch IAM). Aggiungi le autorizzazioni di lettura per i seguenti gruppo di log e flusso di log.
Gruppo di log:
/aws/sagemaker/studioFlusso di log:
domain/user-profile/app-type/app-name/LifecycleConfigOnStart
Per informazioni sull'aggiunta di autorizzazioni, consulta Abilitazione della registrazione da determinati AWS servizi.
-
Da Studio Classic, accedete all'icona Running Terminals and Kernels (
) per monitorare la configurazione del ciclo di vita. -
Seleziona un'applicazione dall'elenco delle applicazioni in esecuzione. Le applicazioni con configurazioni del ciclo di vita collegate hanno un'icona indicatore
collegata. -
Seleziona l'icona indicatore per la tua applicazione. Si aprirà un nuovo pannello su cui verrà visualizzata la configurazione del ciclo di vita.
-
Dal nuovo pannello, seleziona
View logs. Si aprirà una nuova scheda su cui verranno visualizzati i log.
