Imposta i valori predefiniti dal AWS CLI - Amazon SageMaker AI
PrerequisitiImpostazione di una configurazione del ciclo di vita predefinita quando si crea una nuova risorsaImpostazione di una configurazione del ciclo di vita predefinita per una risorsa esistente

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Imposta i valori predefiniti dal AWS CLI

Importante

IAMLe politiche 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 IAM politica 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 concedono le autorizzazioni 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.

È possibile impostare script di configurazione del ciclo di vita predefiniti da AWS CLI per le seguenti risorse:

  • Domini

  • Profili utente

  • Spazi condivisi

Le sezioni seguenti spiegano come impostare gli script di configurazione del ciclo di vita predefiniti dalla AWS CLI.

Prerequisiti

Prima di iniziare, completa i seguenti prerequisiti:

Impostazione di una configurazione del ciclo di vita predefinita quando si crea una nuova risorsa

Per impostare una configurazione del ciclo di vita predefinita quando crei un nuovo dominio, profilo utente o spazio, passa la configurazione del ciclo ARN di vita creata in precedenza come parte di uno dei seguenti comandi: AWS CLI

È necessario passare la configurazione del ciclo di vita ARN per i seguenti valori nelle impostazioni o predefinite: KernelGateway JupyterServer

  • DefaultResourceSpec:LifecycleConfigArn: specifica la configurazione del ciclo di vita predefinita per il tipo di applicazione.

  • LifecycleConfigArns: è l'elenco di tutte le configurazioni del ciclo di vita collegate al tipo di applicazione. Anche la configurazione del ciclo di vita predefinita deve far parte di questo elenco.

Ad esempio, la API chiamata seguente crea un nuovo profilo utente con una configurazione del ciclo di vita predefinita.

aws sagemaker create-user-profile --domain-id domain-id \
--user-profile-name user-profile-name \
--region region \
--user-settings '{
"KernelGatewayAppSettings": {
    "DefaultResourceSpec": { 
            "InstanceType": "ml.t3.medium",
            "LifecycleConfigArn": "lifecycle-configuration-arn"
         },
    "LifecycleConfigArns": [lifecycle-configuration-arn-list]
  }
}'

Impostazione di una configurazione del ciclo di vita predefinita per una risorsa esistente

Per impostare o aggiornare la configurazione del ciclo di vita predefinita per una risorsa esistente, passate la configurazione del ciclo ARN di vita creata in precedenza come parte di uno dei seguenti comandi: AWS CLI

È necessario passare la configurazione del ciclo di vita ARN per i seguenti valori nelle impostazioni o predefinite: KernelGateway JupyterServer

  • DefaultResourceSpec:LifecycleConfigArn: specifica la configurazione del ciclo di vita predefinita per il tipo di applicazione.

  • LifecycleConfigArns: è l'elenco di tutte le configurazioni del ciclo di vita collegate al tipo di applicazione. Anche la configurazione del ciclo di vita predefinita deve far parte di questo elenco.

Ad esempio, la API chiamata seguente aggiorna un profilo utente con una configurazione del ciclo di vita predefinita.

aws sagemaker update-user-profile --domain-id domain-id \
--user-profile-name user-profile-name \
--region region \
--user-settings '{
"KernelGatewayAppSettings": {
    "DefaultResourceSpec": {
            "InstanceType": "ml.t3.medium",
            "LifecycleConfigArn": "lifecycle-configuration-arn"
         },
    "LifecycleConfigArns": [lifecycle-configuration-arn-list]
  }
}'

La API chiamata seguente aggiorna un dominio per impostare una nuova configurazione del ciclo di vita predefinita.

aws sagemaker update-domain --domain-id domain-id \
--region region \
--default-user-settings '{
"JupyterServerAppSettings": {
    "DefaultResourceSpec": {
            "InstanceType": "system",
            "LifecycleConfigArn": "lifecycle-configuration-arn"
         },
    "LifecycleConfigArns": [lifecycle-configuration-arn-list]
  }
}'