Studio Classic から Studio に UI を移行する

1. ドメインのドメイン ID を取得します。

   1. https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ で Amazon SageMaker AI コンソールを開きます。

   2. 左側のナビゲーションペインから [管理設定‭] を展開し、[ドメイン] を選択します。

   3. 既存のドメインを選択します。

   4. [ドメインの詳細] ページで、[ドメインの設定] タブを選択します。

   5. ドメイン ID をコピーします。

2. ドメインの ID を追加します。

   export REF_DOMAIN_ID="domain-id"
   export SM_REGION="region"

3. describe-domain を使用して、ドメインに関する重要な情報を取得します。

   export REF_EXECROLE=$(aws sagemaker describe-domain --region=$SM_REGION --domain-id=$REF_DOMAIN_ID | jq -r '.DefaultUserSettings.ExecutionRole')
   export REF_VPC=$(aws sagemaker describe-domain --region=$SM_REGION --domain-id=$REF_DOMAIN_ID | jq -r '.VpcId')
   export REF_SIDS=$(aws sagemaker describe-domain --region=$SM_REGION --domain-id=$REF_DOMAIN_ID | jq -r '.SubnetIds | join(",")')
   export REF_SGS=$(aws sagemaker describe-domain --region=$SM_REGION --domain-id=$REF_DOMAIN_ID | jq -r '.DefaultUserSettings.SecurityGroups | join(",")')
   export AUTHMODE=$(aws sagemaker describe-domain --region=$SM_REGION --domain-id=$REF_DOMAIN_ID | jq -r '.AuthMode')

4. パラメータを検証します。

   echo "Execution Role: $REF_EXECROLE || VPCID: $REF_VPC || SubnetIDs: $REF_SIDS || Security GroupIDs: $REF_SGS || AuthMode: $AUTHMODE"

5. 既存のドメインの設定を使用してテスト用のドメインを作成します。

   IFS=',' read -r -a subnet_ids <<< "$REF_SIDS"
   IFS=',' read -r -a security_groups <<< "$REF_SGS"
   security_groups_json=$(printf '%s\n' "${security_groups[@]}" | jq -R . | jq -s .)
   
   aws sagemaker create-domain \
   --domain-name "TestV2Config" \
   --vpc-id $REF_VPC \
   --auth-mode $AUTHMODE \
   --subnet-ids "${subnet_ids[@]}" \
   --app-network-access-type VpcOnly \
   --default-user-settings "
   {
       \"ExecutionRole\": \"$REF_EXECROLE\",
       \"StudioWebPortal\": \"ENABLED\",
       \"DefaultLandingUri\": \"studio::\",
       \"SecurityGroups\": $security_groups_json
   }
   "

6. テスト用のドメインが In Service になったら、テスト用ドメインの ID を使用してユーザープロファイルを作成します。このユーザープロファイルを、アプリケーションの起動とテストに使用します。

   aws sagemaker create-user-profile \
   --region="$SM_REGION" --domain-id=test-domain-id \
   --user-profile-name test-network-user

1. テスト用のドメインの ID を追加します。

   export TEST_DOMAIN="test-domain-id"
   export SM_REGION="region"

2. ドメインで実行中の状態にあるすべてのアプリケーションを一覧表示します。

   active_apps_json=$(aws sagemaker list-apps --region=$SM_REGION --domain-id=$TEST_DOMAIN)
   echo $active_apps_json

3. 実行中のアプリケーションの JSON リストを解析して削除します。ユーザーがアクセス許可なしでアプリケーションの作成を試みている場合は、次のスクリプトでキャプチャされないスペースが見つかる可能性があります。これらのスペースは手動で削除する必要があります。

   echo "$active_apps_json" | jq -c '.Apps[]' | while read -r app;
   do
       if echo "$app" | jq -e '. | has("SpaceName")' > /dev/null;
       then
           app_type=$(echo "$app" | jq -r '.AppType')
           app_name=$(echo "$app" | jq -r '.AppName')
           domain_id=$(echo "$app" | jq -r '.DomainId')
           space_name=$(echo "$app" | jq -r '.SpaceName')
   
           echo "Deleting App - AppType: $app_type || AppName: $app_name || DomainId: $domain_id || SpaceName: $space_name"
           aws sagemaker delete-app --region=$SM_REGION --domain-id=$domain_id \
           --app-type $app_type --app-name $app_name --space-name $space_name
   
           echo "Deleting Space - AppType: $app_type || AppName: $app_name || DomainId: $domain_id || SpaceName: $space_name"
           aws sagemaker delete-space --region=$SM_REGION --domain-id=$domain_id \
           --space-name $space_name
       else
   
           app_type=$(echo "$app" | jq -r '.AppType')
           app_name=$(echo "$app" | jq -r '.AppName')
           domain_id=$(echo "$app" | jq -r '.DomainId')
           user_profile_name=$(echo "$app" | jq -r '.UserProfileName')
   
           echo "Deleting Studio Classic - AppType: $app_type || AppName: $app_name || DomainId: $domain_id || UserProfileName: $user_profile_name"
           aws sagemaker delete-app --region=$SM_REGION --domain-id=$domain_id \
           --app-type $app_type --app-name $app_name --user-profile-name $user_profile_name
   
       fi
   
   done

4. テストユーザープロファイルを削除します。

   aws sagemaker delete-user-profile \
   --region=$SM_REGION --domain-id=$TEST_DOMAIN \
   --user-profile-name "test-network-user"

5. テスト用のドメインを削除します。

   aws sagemaker delete-domain \
   --region=$SM_REGION --domain-id=$TEST_DOMAIN

1. https://console.aws.amazon.com/sagemaker/ で Amazon SageMaker AI コンソールを開きます。

2. 左側のナビゲーションペインから [管理設定] を展開し、[ドメイン] を選択します。

3. Studio をデフォルトのエクスペリエンスに設定する既存のドメインを選択します。

4. [ドメインの詳細] ページで、[新しい Studio を有効にする] を展開します。

5. (オプション) [詳細の表示] を選択すると、Studio をデフォルトのエクスペリエンスとして設定する手順の詳細を表示できます。そのページに以下が表示されます。

   • [SageMaker Studio の概要] セクションに、Studio のウェブベースのインターフェイスに表示される、または使用できるアプリケーションが表示されます。

   • [有効化プロセス] セクションに、Studio を有効にするワークフロータスクの説明が表示されます。

     注記

     データは手動で移行する必要があります。データの移行手順については、「(オプション) Studio Classic から Studio にデータを移行する」を参照してください。

   • [Studio Classic エクスペリエンスに戻す] セクションに、Studio をデフォルトのエクスペリエンスに設定した後で Studio Classic に戻す方法が表示されます。

6. Studio をデフォルトのエクスペリエンスに設定するプロセスを開始するには、[新しい Studio を有効にする] を選択します。

7. [ロールを指定して設定する]セクションに、Studio に自動的に含まれるデフォルトのアプリケーションが表示されます。

   ユーザーがこれらのアプリケーションを実行できないようにするには、アクセスを拒否するための IAM ポリシーが含まれる AWS Identity and Access Management (IAM) ロールを選択します。ポリシーを作成してアクセスを制限する方法については、「手順 1: アプリケーションを作成するためのアクセス許可を更新する」を参照してください。

8. [デフォルトの S3 バケットを選択して CORS ポリシーをアタッチする] セクションで、Studio に Amazon S3 バケットへのアクセスを許可できます。このデフォルトの Amazon S3 バケットは、Studio Classic のデフォルトの Amazon S3 バケットです。この手順では、次の作業を行います:

   • ドメインのデフォルトの Amazon S3 バケットを確認して、CORS ポリシーをアタッチします。ドメインにデフォルトの Amazon S3 バケットがない場合、SageMaker AI は正しい CORS ポリシーがアタッチされた Amazon S3 バケットを作成します。

   • Amazon S3 バケットを 10 件追加して、CORS ポリシーをアタッチできます。

     10 よりも多くのバケットを含める場合は、手動で追加します。Amazon S3 バケットに CORS ポリシーを手動でアタッチする手順については、「(オプション) CORS ポリシーを更新して Amazon S3 バケットにアクセスする」を参照してください。

   続いて、選択した Amazon S3 バケットの既存の CORS ポリシーを上書きすることに同意しますか？ の隣に表示されたチェックボックスをオンにします。

9. [データの移行] セクションには、Studio Classic と Studio のさまざまなデータストレージボリュームに関する情報が表示されています。ここまでの手順でデータが自動的に移行されるわけではありません。データ、ライフサイクル設定、JupyterLab 拡張機能の移行手順については、「(オプション) Studio Classic から Studio にデータを移行する」を参照してください。

10. このページの作業を完了し、設定を確認したら、[新しい Studio を有効にする] を選択します。

CORS 設定を Amazon S3 バケットに追加するには

1. 次の名前の既存のドメイン AWS リージョン と同じ に Amazon S3 バケットがあることを確認します。手順については、「Viewing the properties for an Amazon S3 bucket」を参照してください。

   sagemaker-region-account-id

2. CORS 設定を次の内容で、デフォルトの Amazon S3 バケットに追加します。手順については、「Configuring cross-origin resource sharing (CORS)」を参照してください。

   [
       {
           "AllowedHeaders": [
               "*"
           ],
           "AllowedMethods": [
               "POST",
               "PUT",
               "GET",
               "HEAD",
               "DELETE"
           ],
           "AllowedOrigins": [
               "https://*.sagemaker.aws"
           ],
           "ExposeHeaders": [
               "ETag",
               "x-amz-delete-marker",
               "x-amz-id-2",
               "x-amz-request-id",
               "x-amz-server-side-encryption",
               "x-amz-version-id"
           ]
       }
   ]

Canvas 内の Data Wrangler 機能へのアクセス許可を付与するには

1. AWS 管理ポリシー AmazonSageMakerFullAccess をユーザーの IAM ロールにアタッチします。IAM ポリシーをロールにアタッチする手順については、AWS IAM ユーザーガイドの「Adding IAM identity permissions (console)」を参照してください。

   このアクセス許可ポリシーの許容度が高すぎる場合は、少なくとも次のアクセス許可を含むポリシーを作成してください。

   {
       "Sid": "AllowStudioActions",
       "Effect": "Allow",
       "Action": [
           "sagemaker:CreatePresignedDomainUrl",
           "sagemaker:DescribeDomain",
           "sagemaker:ListDomains",
           "sagemaker:DescribeUserProfile",
           "sagemaker:ListUserProfiles",
           "sagemaker:DescribeSpace",
           "sagemaker:ListSpaces",
           "sagemaker:DescribeApp",
           "sagemaker:ListApps"
       ],
       "Resource": "*"
   },
   {
       "Sid": "AllowAppActionsForUserProfile",
       "Effect": "Allow",
       "Action": [
           "sagemaker:CreateApp",
           "sagemaker:DeleteApp"
       ],
       "Resource": "arn:aws:sagemaker:region:account-id:app/domain-id/user-profile-name/canvas/*",
       "Condition": {
           "Null": {
               "sagemaker:OwnerUserProfileArn": "true"
           }
       }
   }

2. AWS マネージドポリシー AmazonSageMakerCanvasDataPrepFullAccess をユーザーの IAM ロールにアタッチします。

実行ロールに IAM ポリシーを添付するには

1. SageMaker AI ユーザープロファイルにアタッチされた実行ロールを検索する

   1. SageMaker AI コンソール でhttps://console.aws.amazon.com/sagemaker/、Domains に移動し、SageMaker AI ドメインを選択します。

   2. 実行ロール ARN は、ユーザープロファイルのユーザー詳細ページの [実行ロール] の下に表示されます。ARN の実行ロールの名前をメモしておきます。

   3. IAM コンソール (https://console.aws.amazon.com/iam/) で [ロール] を選択します。

   4. 検索フィールドで、名前を指定してロールを検索します。

   5. ロールを選択します。

2. ロールにポリシーを追加します

   1. IAM コンソール (https://console.aws.amazon.com/iam/) で [ロール] を選択します。

   2. 検索フィールドで、名前を指定してロールを検索します。

   3. ロールを選択します。

   4. [アクセス許可] タブで、ドロップダウンメニューから [アクセス許可の追加] に移動します。

   5. • マネージドポリシーの場合: [ポリシーのアタッチ] を選択し、アタッチするポリシーの名前を検索します。

        ポリシーを選択し、[アクセス許可の追加] を選択します。

      • インラインポリシーの場合: [インラインポリシーの作成] を選択し、JSON タブでポリシーを貼り付けて、次へを選択し、ポリシーに名前を付けて、[作成] を選択します。