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。

JupyterLab バージョニング

Amazon SageMaker Studio Classic インターフェイスは、ノートブック JupyterLab、コード、データ用のウェブベースのインタラクティブな開発環境である に基づいています。Studio Classic は 3 の使用 JupyterLabのみをサポートします。

AWS Management Console より前の または 08/31/2022 AWS Command Line Interface より前の を使用してドメインとユーザープロファイルを作成した場合02/22/23、Studio Classic インスタンスのデフォルトは JupyterLab 1 です。07/01/2024 以降、 JupyterLab 1 を実行する Studio Classic アプリケーションを作成することはできません。

JupyterLab 3

JupyterLab 3 には、以前のバージョンでは使用できない以下の機能が含まれています。これらの機能の詳細については、JupyterLab 「3.0 がリリースされました」を参照してください。

JupyterLab 3 の重要な変更点

JupyterLab 3 を使用する場合は、次の点を考慮してください。

IAM ポリシー条件キーを使用したデフォルト JupyterLab バージョンの制限

IAM ポリシー条件キーを使用して、ユーザーが起動できる のバージョンを制限 JupyterLab できます。

次のポリシーは、ドメインレベルで JupyterLab バージョンを制限する方法を示しています。

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "Block users from creating JupyterLab 3 apps at the domain level",
            "Effect": "Deny",
            "Action": [
                "sagemaker:CreateDomain",
                "sagemaker:UpdateDomain"
            ],
            "Resource": "*",
            "Condition": {
                "ForAnyValue:StringLike": {
                    "sagemaker:ImageArns": "*image/jupyter-server-3"
                }
            }
        }
    ]
}

次のポリシーは、ユーザープロファイルレベルで JupyterLab バージョンを制限する方法を示しています。

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "Block users from creating JupyterLab 3 apps at the user profile level",
            "Effect": "Deny",
            "Action": [
                "sagemaker:CreateUserProfile",
                "sagemaker:UpdateUserProfile"
            ],
            "Resource": "*",
            "Condition": {
                "ForAnyValue:StringLike": {
                    "sagemaker:ImageArns": "*image/jupyter-server-3"
                }
            }
        }
    ]
}

次のポリシーは、アプリケーションレベルで JupyterLab バージョンを制限する方法を示しています。CreateApp リクエストには、このポリシーを適用するARNイメージが含まれている必要があります。

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "Block users from creating JupyterLab 3 apps at the application level",
            "Effect": "Deny",
            "Action": "sagemaker:CreateApp",
            "Resource": "*",
            "Condition": {
                "ForAnyValue:StringLike": {
                    "sagemaker:ImageArns": "*image/jupyter-server-3"
                }
            }
        }
    ]
}

デフォルト JupyterLabバージョンの設定

以下のセクションでは、コンソールまたは を使用して Studio Classic のデフォルト JupyterLab バージョンを設定する方法を示します AWS CLI。 

コンソールから

リソースの作成時に、ドメインレベルまたはユーザープロファイルレベルで使用するデフォルト JupyterLab バージョンを選択できます。コンソールを使用してデフォルト JupyterLab バージョンを設定するには、「」を参照してくださいAmazon SageMaker ドメインの概要。 

から AWS CLI

を使用して、ドメインレベルまたはユーザープロファイルレベルで使用するデフォルト JupyterLab バージョンを選択できます AWS CLI。 

を使用してデフォルト JupyterLab バージョンを設定するには AWS CLI、 AWS CLI コマンドの一部としてARN目的のデフォルト JupyterLab バージョンの を含める必要があります。これはARN、 SageMaker ドメインのバージョンとリージョンによって異なります。 

次の表に、各リージョンARNsで使用可能な JupyterLab バージョンを示します。

ドメインの作成または更新

デフォルト JupyterServer バージョンをドメインレベルで設定するには、 CreateDomainまたは を呼び出しUpdateDomain、 UserSettings.JupyterServerAppSettings.DefaultResourceSpec.SageMakerImageArnフィールドを渡します。

以下は、 を使用して JupyterLab 3 をデフォルトとするドメインを作成する方法を示しています AWS CLI。

aws --region <REGION> \
sagemaker create-domain \
--domain-name <NEW_DOMAIN_NAME> \
--auth-mode <AUTHENTICATION_MODE> \
--subnet-ids <SUBNET-IDS> \
--vpc-id <VPC-ID> \
--default-user-settings '{
  "JupyterServerAppSettings": {
    "DefaultResourceSpec": {
      "SageMakerImageArn": "arn:aws:sagemaker:<REGION>:<ACCOUNT_ID>:image/jupyter-server-3",
      "InstanceType": "system"
    }
  }
}'

以下は、 を使用して JupyterLab 3 をデフォルトとして使用するようにドメインを更新する方法を示しています AWS CLI。

aws --region <REGION> \
sagemaker update-domain \
--domain-id <YOUR_DOMAIN_ID> \
--default-user-settings '{
  "JupyterServerAppSettings": {
    "DefaultResourceSpec": {
      "SageMakerImageArn": "arn:aws:sagemaker:<REGION>:<ACCOUNT_ID>:image/jupyter-server-3",
      "InstanceType": "system"
    }
  }
}'

ユーザープロファイルの作成または更新

ユーザープロファイルレベルでデフォルト JupyterServer バージョンを設定するには、 CreateUserProfileまたは を呼び出しUpdateUserProfile、 フィールドをUserSettings.JupyterServerAppSettings.DefaultResourceSpec.SageMakerImageArn渡します。

を使用して、既存のドメインで JupyterLab 3 をデフォルトとしてユーザープロファイルを作成する方法を以下に示します AWS CLI。

aws --region <REGION> \
sagemaker create-user-profile \
--domain-id <YOUR_DOMAIN_ID> \
--user-profile-name <NEW_USERPROFILE_NAME> \
--query UserProfileArn --output text \
--user-settings '{
  "JupyterServerAppSettings": {
    "DefaultResourceSpec": {
      "SageMakerImageArn": "arn:aws:sagemaker:<REGION>:<ACCOUNT_ID>:image/jupyter-server-3",
      "InstanceType": "system"
    }
  }
}'

を使用して、 JupyterLab 3 をデフォルトとして使用するようにユーザープロファイルを更新する方法を次に示します AWS CLI。

aws --region <REGION> \
sagemaker update-user-profile \
 --domain-id <YOUR_DOMAIN_ID> \
 --user-profile-name <EXISTING_USERPROFILE_NAME> \
--user-settings '{
  "JupyterServerAppSettings": {
    "DefaultResourceSpec": {
      "SageMakerImageArn": "arn:aws:sagemaker:<REGION>:<ACCOUNT_ID>:image/jupyter-server-3",
      "InstanceType": "system"
    }
  }
}'

コンソールからアプリケーションの JupyterLab バージョンを表示および更新する

以下は、アプリケーションの JupyterLab バージョンを表示および更新する方法を示しています。

JupyterLab および Jupyter Server 拡張機能のインストール

JupyterLab 3 では、拡張機能をインストールする前に studio conda 環境をアクティブ化する必要があります。この方法は、Studio Classic 内から拡張機能をインストールするか、ライフサイクル設定スクリプトを使用する場合によって異なります。

Studio Classic 内からの拡張機能のインストール

Studio Classic 内から拡張機能をインストールするには、拡張機能をインストールする前にstudio環境をアクティブ化する必要があります。

# Before installing extensions
conda activate studio

# Install your extensions
pip install <JUPYTER_EXTENSION>

# After installing extensions
conda deactivate

ライフサイクル設定スクリプトを使用して拡張機能をインストールする

ライフサイクル設定スクリプトに JupyterLab と Jupyter Server 拡張機能をインストールする場合は、スクリプトを JupyterLab 3 で動作するように変更する必要があります。以下のセクションでは、既存および新規のライフサイクル設定スクリプトで必要なコードについて説明します。

既存のライフサイクル設定スクリプト

両方のバージョンの で動作する必要がある既存のライフサイクル設定スクリプトを再利用する場合は JupyterLab、スクリプトで次のコードを使用します。

# Before installing extension
export AWS_SAGEMAKER_JUPYTERSERVER_IMAGE="${AWS_SAGEMAKER_JUPYTERSERVER_IMAGE:-'jupyter-server'}"
if [ "$AWS_SAGEMAKER_JUPYTERSERVER_IMAGE" = "jupyter-server-3" ] ; then
   eval "$(conda shell.bash hook)"
   conda activate studio
fi;

# Install your extensions
pip install <JUPYTER_EXTENSION>


# After installing extension
if [ "$AWS_SAGEMAKER_JUPYTERSERVER_IMAGE" = "jupyter-server-3" ]; then
   conda deactivate
fi;

新しいライフサイクル設定スクリプト

JupyterLab 3 のみを使用する新しいライフサイクル設定スクリプトを作成する場合は、スクリプトで次のコードを使用できます。

# Before installing extension
eval "$(conda shell.bash hook)"
conda activate studio


# Install your extensions
pip install <JUPYTER_EXTENSION>


conda deactivate