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Avvia Amazon Studio SageMaker - Amazon SageMaker AI
PrerequisitiQuote di servizio per StudioAvvia dalla console Amazon AI SageMakerAvvia utilizzando il AWS CLI

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Avvia Amazon Studio SageMaker

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 il tagging, possono verificarsi errori durante il tentativo di creare risorse. AccessDenied Per ulteriori informazioni, consulta Fornisci le autorizzazioni per etichettare SageMaker le risorse AI.

AWS politiche gestite per Amazon AI SageMakerche forniscono le autorizzazioni per creare SageMaker risorse includono già le autorizzazioni per aggiungere tag durante la creazione di tali risorse.

Importante

Al 30 novembre 2023, la precedente esperienza con Amazon SageMaker Studio è ora denominata Amazon SageMaker Studio Classic. La sezione seguente è specifica per l’utilizzo dell’esperienza Studio aggiornata. Per informazioni sull’utilizzo dell’applicazione Studio Classic, consulta Amazon Studio Classic SageMaker.

Gli argomenti di questa pagina mostrano come avviare Amazon SageMaker Studio dalla console Amazon SageMaker AI e da AWS Command Line Interface (AWS CLI).

Prerequisiti

Prima di iniziare, completa i seguenti prerequisiti:

Quote di servizio per Studio

I carichi di lavoro di Studio sono soggetti a quote di servizio. Queste quote limitano il numero di istanze che è possibile utilizzare o di lavori simultanei che è possibile eseguire. Le quote si applicano a diverse funzionalità di Studio, tra cui implementazioni di endpoint, lavori di formazione e. JupyterLab CodeEditor

Dopo aver verificato il tuo account, riceverai le quote predefinite per i tipi di istanze GPU supportati. Puoi iniziare a utilizzare queste istanze senza richiedere un aumento.

Visualizza le tue quote di Studio utilizzando

Usa la console Service Quotas per verificare i limiti di quota attuali.

  1. Apri la console Service Quotas all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/servicequotas/.

  2. Nel pannello di navigazione a sinistra, scegli Servizi AWS .

  3. Dall'elenco dei AWS servizi, cerca e scegli Amazon SageMaker AI.

  4. Nell'elenco delle quote dei servizi, controlla il nome della quota, il valore applicato, la quota AWS predefinita e se è possibile modificare la quota.

  5. Cerca le quote pertinenti al tuo carico di lavoro di Studio. Ad esempio, cerca il tipo di istanza che intendi utilizzare.

Nota

I limiti delle quote sono visibili anche in Studio quando scegli le risorse di calcolo. Se la tua quota è troppo bassa, scegli il messaggio di aumento del limite. Si apre la console Service Quotas, dove puoi richiedere un aumento.

Richiesta di un aumento della quota

Se la tua quota predefinita è troppo bassa, puoi richiedere un aumento.

  1. Nella console Service Quotas, scegli la quota che desideri aumentare.

  2. Se la quota è regolabile, scegli Richiedi aumento a livello di account.

  3. In Aumenta il valore della quota, inserisci il nuovo valore. Questo valore deve essere maggiore di quello corrente.

  4. Scegli Richiedi.

  5. Per visualizzare le richieste in sospeso o risolte di recente, seleziona la scheda Cronologia richieste.

  6. Per le richieste in sospeso, scegli lo stato per aprire la ricevuta. Quando lo stato cambia in Quota richiesta, viene visualizzato il numero del caso di AWS assistenza.

Per ulteriori informazioni sulle quote di Amazon SageMaker AI, consulta gli endpoint e le quote di Amazon SageMaker AI nella AWS Guida generale. Per ulteriori informazioni sulla richiesta di un aumento delle quote, consulta Richiedere un aumento delle quote nella Service Quotas User Guide.

Avvia dalla console Amazon AI SageMaker

Completa la seguente procedura per avviare Studio dalla console Amazon SageMaker AI.

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

  2. Nel riquadro di navigazione a sinistra, seleziona Studio.

  3. Nella pagina di destinazione di Studio, seleziona il dominio e il profilo utente per avviare Studio.

  4. Scegli Apri Studio.

  5. Per avviare Studio, scegli Avvia Studio personale.

Avvia utilizzando il AWS CLI

Questa sezione illustra come avviare Studio utilizzando. AWS CLI La procedura per accedere a Studio utilizzando il AWS CLI dipende dal fatto che il dominio utilizzi l'autenticazione o Centro identità AWS IAM l'autenticazione AWS Identity and Access Management (IAM). È possibile utilizzare AWS CLI per avviare Studio creando un URL di dominio prefirmato quando il dominio utilizza l'autenticazione IAM. Per informazioni su come avviare Studio con l’autenticazione del Centro identità IAM, consulta Usa una configurazione personalizzata per Amazon SageMaker AI.

Il frammento di codice seguente mostra come avviare Studio dalla AWS CLI utilizzando un URL di dominio prefirmato se Studio è l’esperienza predefinita. Per ulteriori informazioni, consulta create-presigned-domain-url. 

aws sagemaker create-presigned-domain-url \
--region region \
--domain-id domain-id \
--user-profile-name user-profile-name \
--session-expiration-duration-in-seconds 43200

Il frammento di codice seguente mostra come avviare Studio dalla AWS CLI utilizzando un URL di dominio prefirmato se Studio Classic è l’esperienza predefinita. Per ulteriori informazioni, consulta create-presigned-domain-url. 

aws sagemaker create-presigned-domain-url \
--region region \
--domain-id domain-id \
--user-profile-name user-profile-name \
--session-expiration-duration-in-seconds 43200 \
--landing-uri studio::