Amazon SageMaker Studio のライフサイクル設定 - Amazon SageMaker AI

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Amazon SageMaker Studio のライフサイクル設定

管理者とユーザーは、Amazon SageMaker Studio 環境内の次のアプリケーションのカスタマイズを自動化するために、ライフサイクル設定 (LCC) を作成およびアタッチできます。

  • Amazon SageMaker AI JupyterLab

  • Code-OSS (Visual Studio Code - Open Source) に基づく Code Editor

  • Studio Classic

  • ノートブックインスタンス

アプリケーションのカスタマイズには以下が必要です:

  • カスタムパッケージのインストール

  • 拡張機能の設定

  • データセットのプリロード

  • ソースコードリポジトリのセットアップ

ユーザーは組み込みのライフサイクル設定を作成して独自のユーザープロファイルにアタッチします。管理者は、ドメイン、スペース、またはユーザープロファイルレベルで、デフォルトまたは組み込みのライフサイクル設定を作成およびアタッチします。

重要

Amazon SageMaker Studio は、最初に組み込みライフサイクル設定を実行し、次にデフォルトの LCC を実行します。Amazon SageMaker AI は、ユーザーと管理者の LCCs 間のパッケージの競合を解決しません。例えば、組み込み LCC が python3.11 をインストールし、デフォルトの LCC が python3.12 をインストールする場合、Studio は python3.12 をインストールします。