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# Amazon SageMaker Studio のライフサイクル設定
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ライフサイクル設定 (LCC) は、管理者とユーザーが Amazon SageMaker Studio 環境内の以下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使用できるスクリプトです。
+ 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。

## 組み込みライフサイクル設定とデフォルトのライフサイクル設定について
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Studio には 2 種類のライフサイクル設定があります。
+ **組み込み LCC:** 組み込み LCC は管理者によって制御され、常にスペースの起動時に実行され、起動時にドメイン設定から動的に解決されます。管理者が組み込み LCC をドメインレベルで更新すると、すべてのスペースが次の起動時にユーザーアクションを必要とせずに新しい LCC を自動的に取得します。
+ **デフォルト LCC:** デフォルトの LCC は、スペースレベルでユーザー用に事前に選択され、ユーザーが明示的に変更するまで保持されます。ドメインレベルのデフォルト LCC を更新しても、再起動されるまで実行中のスペースには影響しません。

**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 LCC と管理者 LCC 間のパッケージの競合を解決するものではありません。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。