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ライフサイクル設定の作成
このトピックでは、ライフサイクル設定を作成して に関連付ける手順について説明します JupyterLab。 AWS Command Line Interface (AWS CLI) または を使用して AWS Management Console 、 JupyterLab 環境のカスタマイズを自動化します。
ライフサイクル設定は、新しい JupyterLab ノートブックの起動など、 JupyterLab ライフサイクルイベントによってトリガーされるシェルスクリプトです。ライフサイクル設定についての詳細は、「を使用したライフサイクル設定 JupyterLab」を参照してください。
ライフサイクル設定を作成する (AWS CLI)
AWS Command Line Interface (AWS CLI) を使用してライフサイクル設定を作成し、Studio 環境のカスタマイズを自動化する方法について説明します。
前提条件
開始する前に、次の前提条件を完了します。
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現在の AWS CLI バージョンのインストールの AWS CLI 手順に従って、 を更新します。
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ローカルマシンで
aws configure
を実行し、 AWS 認証情報を入力します。 AWS 認証情報の詳細については、AWS 「認証情報の理解と取得」を参照してください。 -
Amazon SageMaker ドメインにオンボードします。概念については、「Amazon SageMaker ドメインの概要」を参照してください。クイックスタートガイドについては、「」を参照してくださいAmazon のクイックセットアップを使用する SageMaker。
手順 1: ライフサイクル設定を作成する
以下の手順では、Hello World
を出力するライフサイクル設定スクリプトを作成する方法について説明します。
注記
各スクリプトには最大 16,384 文字まで入力できます。
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ローカルマシンから、次のコンテンツ
my-script.sh
を含む という名前のファイルを作成します。#!/bin/bash set -eux echo 'Hello World!'
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ファイルを
my-script.sh
base64 形式に変換するには、以下を使用します。これにより、スペースと改行のエンコードによって発生するエラーを防止できます。LCC_CONTENT=`openssl base64 -A -in my-script.sh`
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Studio で使用するライフサイクル設定を作成します。次のコマンドは、関連する
JupyterLab
アプリケーションを起動したときに実行されるライフサイクル設定を作成します。aws sagemaker create-studio-lifecycle-config \ --region
region
\ --studio-lifecycle-config-namemy-jl-lcc
\ --studio-lifecycle-config-content $LCC_CONTENT \ --studio-lifecycle-config-app-type JupyterLab返される新しく作成されたライフサイクル設定ARNの に注意してください。これはARN、ライフサイクル設定をアプリケーションにアタッチするために必要です。
ステップ 2: Amazon SageMaker ドメイン (ドメイン) とユーザープロファイルにライフサイクル設定をアタッチする
ライフサイクル設定をアタッチするには、ドメインまたはユーザープロファイルUserSettings
の を更新する必要があります。ドメインレベルで関連付けられたライフサイクル設定スクリプトは、すべてのユーザーに継承されます。ただし、ユーザープロファイルレベルで関連付けられたスクリプトは、特定のユーザーを対象としています。
次のコマンドを使用して、ライフサイクル設定をアタッチした新しいユーザープロファイル、ドメイン、またはスペースを作成できます。
次のコマンドは、ライフサイクル設定を使用してユーザープロファイルを作成します。前のステップARNのライフサイクル設定をユーザーの に追加JupyterLabAppSettings
します。複数のライフサイクル設定のリストを渡すことで、同時に追加できます。ユーザーが で JupyterLab アプリケーションを起動すると AWS CLI、デフォルトの設定を使用する代わりにライフサイクル設定を指定できます。ユーザーが渡すライフサイクル設定は、JupyterLabAppSettings
内のライフサイクル設定のリストに含まれていなければなりません。
# Create a new UserProfile aws sagemaker create-user-profile --domain-id
domain-id
\ --user-profile-nameuser-profile-name
\ --regionregion
\ --user-settings '{ "JupyterLabAppSettings": { "LifecycleConfigArns": [lifecycle-configuration-arn-list
] } }'
ライフサイクル設定を作成する (コンソール)
Studio 環境のカスタマイズを自動化 AWS Management Console するために を使用してライフサイクル設定を作成する方法について説明します。
手順 1: ライフサイクル設定を作成する
を出力するライフサイクル設定スクリプトを作成するには、次の手順に従いますHello World
。
ライフサイクル設定を作成するには
で Amazon SageMaker コンソールを開きますhttps://console.aws.amazon.com/sagemaker/
。 -
左側のナビゲーションペインで、[管理設定] を選択します。
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[管理設定] で、[ライフサイクル設定] を選択します。
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JupyterLab タブを選択します。
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[Create configuration] (設定を作成) をクリックします。
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名前 には、ライフサイクル設定の名前を指定します。
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スクリプト のテキストボックスで、次のライフサイクル設定を指定します。
#!/bin/bash set -eux echo 'Hello World!'
-
[Create configuration] (設定を作成) をクリックします。
ステップ 2: Amazon SageMaker ドメイン (ドメイン) とユーザープロファイルにライフサイクル設定をアタッチする
ドメインレベルで関連付けられたライフサイクル設定スクリプトは、すべてのユーザーに継承されます。ただし、ユーザープロファイルレベルで関連付けられたスクリプトは、特定のユーザーを対象としています。
のドメインまたはユーザープロファイルに複数のライフサイクル設定をアタッチできます JupyterLab。
ライフサイクル設定をドメインにアタッチするには、次の手順に従います。
ライフサイクル設定をドメインにアタッチするには
で Amazon SageMaker コンソールを開きますhttps://console.aws.amazon.com/sagemaker/
。 -
左のナビゲーションペインで、[管理設定] を選択します。
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管理設定 で、ドメイン を選択します。
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ドメインのリストから、ライフサイクル設定をアタッチするドメインを選択します。
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[ドメインの詳細] ページで、[環境] タブを選択します。
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[個人用 Studio アプリのライフサイクル設定] で、[アタッチ] を選択します。
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[ソース] で、[既存の設定] を選択します。
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[Studio ライフサイクル設定] で、前の手順で作成したライフサイクル設定を選択します。
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[ドメインにアタッチ] を選択します。
次の手順を使用して、ライフサイクル設定をユーザープロファイルにアタッチします。
ユーザープロファイルにライフサイクル設定をアタッチするには
で Amazon SageMaker コンソールを開きますhttps://console.aws.amazon.com/sagemaker/
。 -
左のナビゲーションペインで、[管理設定] を選択します。
-
管理設定 で、ドメイン を選択します。
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ドメインのリストから、ライフサイクル設定をアタッチするユーザープロファイルを含むドメインを選択します。
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[ユーザープロファイル] で、ユーザープロファイルを選択します。
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[ユーザーの詳細] ページで、[編集] を選択します。
-
左側のナビゲーションで、[Studio の設定] を選択します。
-
[ユーザーにアタッチされたライフサイクル設定] で、[アタッチ] を選択します。
-
[ソース] で、[既存の設定] を選択します。
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[Studio ライフサイクル設定] で、前の手順で作成したライフサイクル設定を選択します。
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[ユーザープロファイルにアタッチ] を選択します。