翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。
このトピックでは、JupyterLab を使用してライフサイクル設定を作成および関連付ける手順について説明します。 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 ノートブックの開始などの 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、「JupyterLab でのライフサイクル設定」を参照してください。
ライフサイクル設定の作成 (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。
-
「現在のバージョンのインストール AWS CLI 」の手順に従って、 を更新します。 AWS CLI
-
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 AI ドメインにオンボードします。概念については、「Amazon SageMaker AI 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、「Amazon SageMaker AI のクイックセットアップを使用する」を参照してください。
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。
-
ローカルマシンで、次の内容の
my-script.shというファイルを作成します:#!/bin/bash set -eux echo 'Hello World!' -
ファイルを
my-script.shbase64 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` -
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、関連付けられた
JupyterLabアプリケーションの起動時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 \ --regionregion\ --studio-lifecycle-config-namemy-jl-lcc\ --studio-lifecycle-config-content $LCC_CONTENT \ --studio-lifecycle-config-app-type JupyterLabレスポンスに記載された、新しく作成されたライフサイクル設定の ARN を書き留めておきます。この ARN は、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 AI 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の UserSettings 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。前の手順で取得したライフサイクル設定の ARN を、ユーザーの JupyterLabAppSettings に追加します。ライフサイクル設定のリストを渡すことで、複数のライフサイクル設定を一度に追加できます。ユーザーが で JupyterLab アプリケーションを起動すると AWS CLI、デフォルトのライフサイクル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-iddomain-id\ --user-profile-nameuser-profile-name\ --regionregion\ --user-settings '{ "JupyterLabAppSettings": { "LifecycleConfigArns": [lifecycle-configuration-arn-list] } }'
ライフサイクル設定の作成 (コンソール)
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 AWS Management Console を自動化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
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手順について説明します。
ライフサイクル設定を作成するには
https://console.aws.amazon.com/sagemaker/
で Amazon SageMaker AI コンソールを開きます。 -
左側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、[ライフサイクル設定] を選択します。
-
[JupyterLab] タブを選択します。
-
[設定を作成] を選択します。
-
[名前] には、ライフサイクル設定の名前を指定します。
-
[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!' -
[設定を作成] を選択します。
ステップ 2: Amazon SageMaker AI 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。
JupyterLab について、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。
ライフサイクル設定をドメインにアタッチするには、以下の手順を使用します。
ライフサイクル設定をドメインにアタッチするには
https://console.aws.amazon.com/sagemaker/
で Amazon SageMaker AI コンソールを開きます。 -
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。
-
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。
-
[ドメインの詳細] ページで、[環境] タブを選択します。
-
[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。
-
[ソース] で、[既存の設定] を選択します。
-
[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。
-
[ドメインにアタッチ] を選択します。
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するには、次の手順を使用します。
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するには
https://console.aws.amazon.com/sagemaker/
で Amazon SageMaker AI コンソールを開きます。 -
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。
-
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。
-
[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。
-
[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。
-
[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。
-
[ユーザープロファイルにアタッチ] を選択します。
