ライフサイクル設定を使用して Studio Classic をカスタマイズする - Amazon SageMaker AI

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ライフサイクル設定を使用して Studio Classic をカスタマイズする

重要

2023 年 11 月 30 日以降、従来の Amazon SageMaker Studio のエクスペリエンスは Amazon SageMaker Studio Classic と名前が変更されました。以下のセクションは、Studio Classic アプリケーションの使用を前提とした内容です。更新後の Studio エクスペリエンスを使用する場合は、「Amazon SageMaker Studio」を参照してください。

Amazon SageMaker Studio Classic は、新しい Studio Classic ノートブックの開始などの重要なライフサイクルイベント中にライフサイクル設定シェルスクリプトをトリガーします。ライフサイクル設定を使用すると、Studio Classic 環境のカスタマイズを自動化できます。このカスタマイズには、カスタムパッケージのインストール、ノートブック拡張機能の構成、データセットのプリロード、ソースコードリポジトリの設定が含まれます。

ライフサイクル設定を使うと柔軟性が生まれ、特定のニーズに合わせて Studio Classic の設定をコントロールできるようになります。例えば、カスタマイズされたコンテナイメージをライフサイクル設定スクリプトとともに使用して、環境を変更できます。まず、ベースコンテナイメージの最小限のセットを作成した後、最も一般的に使用されるパッケージとライブラリをそれらのイメージにインストールします。イメージが完了したら、ライフサイクル設定を使用して、特定のユースケース用の追加のパッケージをインストールします。これにより、必要に応じてデータサイエンスチームと機械学習チーム全体で環境を柔軟に変更できます。

ユーザーは、アクセス権が付与されているライフサイクル設定スクリプトのみを選択できます。複数のライフサイクル設定スクリプトへのアクセス権を付与できるほか、リソースのデフォルトのライフサイクル設定スクリプトを設定することもできます。デフォルトのライフサイクル設定が設定されているリソースに基づいて、デフォルトが自動的に実行されるか、表示されている最初のオプションになります。

ライフサイクル設定スクリプトの例については、「Studio Classic Lifecycle Configuration examples GitHub repository」を参照してください。ライフサイクル設定の実装に関するブログについては、「Customize Amazon SageMaker Studio Classic using Lifecycle Configurations」を参照してください。

注記

各スクリプトの長さは 16384 文字に制限されています。