기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # 코드 편집기 관리자 안내서 코드 편집기를 온디맨드 인스턴스와 함께 사용하여 더 빠른 시작 시간과 구성 가능한 스토리지를 만들 수 있습니다. Amazon SageMaker Studio 또는 AWS CLI를 통해 코드 편집기 애플리케이션을 시작할 수 있습니다. 도메인 콘솔 내에서 코드 편집기 기본 설정을 편집할 수도 있습니다. 자세한 내용은 [도메인 설정 편집](domain-edit.md) 섹션을 참조하세요. 다음 주제에서는 관리자가 스토리지 옵션을 변경하고, 환경을 사용자 지정하고, 사용자 액세스를 관리하고, 코드 편집기를 사용하는 데 필요한 사전 요구 사항에 대한 정보를 제공하여 Code-OSS, Visual Studio Code - Open Source를 기반으로 코드 편집기를 구성하는 방법을 간략하게 설명합니다. **Topics** + [사전 조건 완료](code-editor-admin-prerequisites.md) + [사용자에게 프라이빗 공간에 대한 액세스 권한 부여](code-editor-admin-user-access.md) + [기본 스토리지 크기 변경](code-editor-admin-storage-size.md) + [코드 편집기 수명 주기 구성](code-editor-use-lifecycle-configurations.md) + [사용자 지정 이미지](code-editor-custom-images.md) # 사전 조건 완료 Code-OSS, Visual Studio Code - Open Source에 기반한 코드 편집기를 사용하려면 다음 사전 조건을 완료해야 합니다. 1. 먼저 Amazon SageMaker AI 도메인에 온보딩하고 사용자 프로필을 생성해야 합니다. 자세한 내용은 [Amazon SageMaker AI 도메인 개요](gs-studio-onboard.md) 단원을 참조하십시오. 1. 를 사용하여 Code Editor 애플리케이션과 상호 작용하는 경우 다음 사전 조건도 완료해야 AWS CLI합니다. 1. 현재 버전 설치의 단계에 AWS CLI 따라를 업데이트합니다. [AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/install-cliv1.html#install-tool-bundled) 1. 로컬 컴퓨터에서 `aws configure`를 실행하고 AWS 보안 인증을 제공하세요. 자격 AWS 증명에 대한 자세한 내용은 [AWS 자격 증명 이해 및 가져오기를 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws-sec-cred-types.html). 1. (선택 사항) 애플리케이션에 더 많은 스토리지와 컴퓨팅을 얻으려면 할당 AWS 량 증가를 요청할 수 있습니다. 할당량 증가 요청에 대한 자세한 내용은 [Amazon SageMaker 엔드포인트 및 할당량](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/sagemaker.html)을 참조하세요. # 사용자에게 프라이빗 공간에 대한 액세스 권한 부여 **중요** Amazon SageMaker Studio 또는 Amazon SageMaker Studio Classic에서 Amazon SageMaker 리소스를 생성할 수 있도록 허용하는 사용자 지정 IAM 정책도 해당 리소스에 태그를 추가할 수 있는 권한을 부여해야 합니다. Studio와 Studio Classic은 만드는 리소스에 태그를 자동으로 지정하기 때문에 리소스에 태그를 추가할 권한이 필요합니다. IAM 정책이 Studio 및 Studio Classic에서 리소스를 만들도록 허용하지만 태그 지정은 허용하지 않는 경우 리소스 만들기를 시도할 때 'AccessDenied' 오류가 발생할 수 있습니다. 자세한 내용은 [SageMaker AI 리소스 태그 지정을 위한 권한 제공](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions) 섹션을 참조하세요. [AWS Amazon SageMaker AI에 대한 관리형 정책](security-iam-awsmanpol.md)는 SageMaker 리소스를 생성할 수 있는 권한을 부여합니다. 여기에는 해당 리소스를 생성하는 동안 태그를 추가할 수 있는 권한이 이미 포함되어 있습니다. 이 섹션에서는 사용자에게 프라이빗 스페이스에 대한 액세스 권한을 부여하는 정책을 제공합니다. 정책을 사용하여 사용자 프로필과 연결된 소유자에게 연결된 프라이빗 스페이스 및 애플리케이션을 제한할 수도 있습니다. 사용자에게 다음에 대한 권한을 반드시 부여해야 합니다. + 프라이빗 스페이스 + 프라이빗 스페이스에 액세스하는 데 필요한 사용자 프로필 권한을 제공하려면 사용자의 IAM 역할에 다음 정책을 연결합니다. ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Action": [ "sagemaker:CreateApp", "sagemaker:DeleteApp" ], "Resource": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:app/*", "Condition": { "Null": { "sagemaker:OwnerUserProfileArn": "true" } } }, { "Sid": "SMStudioCreatePresignedDomainUrlForUserProfile", "Effect": "Allow", "Action": [ "sagemaker:CreatePresignedDomainUrl" ], "Resource": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:user-profile/domain-id/user-profile-name" }, { "Sid": "SMStudioAppPermissionsListAndDescribe", "Effect": "Allow", "Action": [ "sagemaker:ListApps", "sagemaker:ListDomains", "sagemaker:ListUserProfiles", "sagemaker:ListSpaces", "sagemaker:DescribeApp", "sagemaker:DescribeDomain", "sagemaker:DescribeUserProfile", "sagemaker:DescribeSpace" ], "Resource": "*" }, { "Sid": "SMStudioAppPermissionsTagOnCreate", "Effect": "Allow", "Action": [ "sagemaker:AddTags" ], "Resource": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:*/*", "Condition": { "Null": { "sagemaker:TaggingAction": "false" } } }, { "Sid": "SMStudioRestrictSharedSpacesWithoutOwners", "Effect": "Allow", "Action": [ "sagemaker:CreateSpace", "sagemaker:UpdateSpace", "sagemaker:DeleteSpace" ], "Resource": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:space/domain-id/*", "Condition": { "Null": { "sagemaker:OwnerUserProfileArn": "true" } } }, { "Sid": "SMStudioRestrictSpacesToOwnerUserProfile", "Effect": "Allow", "Action": [ "sagemaker:CreateSpace", "sagemaker:UpdateSpace", "sagemaker:DeleteSpace" ], "Resource": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:space/domain-id/*", "Condition": { "ArnLike": { "sagemaker:OwnerUserProfileArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:user-profile/domain-id/user-profile-name" }, "StringEquals": { "sagemaker:SpaceSharingType": [ "Private", "Shared" ] } } }, { "Sid": "SMStudioRestrictCreatePrivateSpaceAppsToOwnerUserProfile", "Effect": "Allow", "Action": [ "sagemaker:CreateApp", "sagemaker:DeleteApp" ], "Resource": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:app/domain-id/*", "Condition": { "ArnLike": { "sagemaker:OwnerUserProfileArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:user-profile/domain-id/user-profile-name" }, "StringEquals": { "sagemaker:SpaceSharingType": [ "Private" ] } } } ] } ``` ------ # 기본 스토리지 크기 변경 사용자의 기본 스토리지 설정을 변경할 수 있습니다. 조직의 요구 사항과 사용자의 요구 사항에 따라 기본 스토리지 설정을 변경할 수도 있습니다. 사용자의 스토리지 크기를 변경하려면 다음을 수행합니다. 1. 도메인에서 Amazon EBS 스토리지 설정을 업데이트합니다. 1. 사용자 프로필을 생성하고 사용자 프로필 내에서 스토리지 설정을 지정합니다. 다음 AWS Command Line Interface (AWS CLI) 명령을 사용하여 도메인을 업데이트합니다. ``` aws --region $REGION sagemaker update-domain \ --domain-id $DOMAIN_ID \ --default-user-settings '{ "SpaceStorageSettings": { "DefaultEbsStorageSettings":{ "DefaultEbsVolumeSizeInGb":5, "MaximumEbsVolumeSizeInGb":100 } } }' ``` 다음 AWS CLI 명령을 사용하여 사용자 프로필을 생성하고 기본 스토리지 설정을 지정합니다. ``` aws --region $REGION sagemaker create-user-profile \ --domain-id $DOMAIN_ID \ --user-profile-name $USER_PROFILE_NAME \ --user-settings '{ "SpaceStorageSettings": { "DefaultEbsStorageSettings":{ "DefaultEbsVolumeSizeInGb":5, "MaximumEbsVolumeSizeInGb":100 } } }' ``` 다음 AWS CLI 명령을 사용하여 사용자 프로필의 기본 스토리지 설정을 업데이트합니다. ``` aws --region $REGION sagemaker update-user-profile \ --domain-id $DOMAIN_ID \ --user-profile-name $USER_PROFILE_NAME \ --user-settings '{ "SpaceStorageSettings": { "DefaultEbsStorageSettings":{ "DefaultEbsVolumeSizeInGb":25, "MaximumEbsVolumeSizeInGb":200 } } }' ``` # 코드 편집기 수명 주기 구성 코드 편집기 수명 주기 구성을 사용하여 Studio 환경의 사용자 지정을 자동화할 수 있습니다. 사용자 지정에는 사용자 지정 패키지 설치, 확장 구성, 데이터세트 사전 로드, 소스 코드 리포지토리 설정이 포함됩니다. 다음 지침은 AWS Command Line Interface (AWS CLI)를 사용하여 `CodeEditor` 애플리케이션 유형에 대한 수명 주기 구성을 생성, 연결, 디버깅 및 분리합니다. + [Studio에서 수명 주기 구성 생성 및 연결](code-editor-use-lifecycle-configurations-studio-create.md) + [Studio에서 수명 주기 구성 디버깅](code-editor-use-lifecycle-configurations-studio-debug.md) + [Studio에서 수명 주기 구성 분리](code-editor-use-lifecycle-configurations-studio-detach.md) # Studio에서 수명 주기 구성 생성 및 연결 다음 섹션에서는 수명 주기 구성을 생성하고, 새 사용자 프로필을 생성할 때 수명 주기 구성을 연결하고, 사용자 프로필을 업데이트할 때 수명 주기 구성을 연결하는 AWS CLI 명령을 제공합니다. Studio에서 수명 주기 구성을 생성하고 연결하기 위한 사전 조건 및 일반 단계는 [수명 주기 구성 생성](jl-lcc-create.md) 섹션을 참조하세요. `create-studio-lifecycle-config` 명령을 사용하여 Studio 수명 주기 구성을 생성할 때 `studio-lifecycle-config-app-type`가 `CodeEditor`임을 지정해야 합니다. 다음 예제에서는 코드 편집기 애플리케이션을 위한 새로운 Studio 수명 주기 구성을 생성하는 방법을 보여줍니다. ``` aws sagemaker create-studio-lifecycle-config \ --studio-lifecycle-config-name my-code-editor-lcc \ --studio-lifecycle-config-content $LCC_CONTENT \ --studio-lifecycle-config-app-type CodeEditor ``` 반환된 새로 생성된 수명 주기 구성의 ARN을 기록해 둡니다. 수명 주기 구성을 연결할 때 `CodeEditorAppSettings`의 `LifecycleConfigArns` 목록 내에 이 ARN을 제공합니다. 사용자 프로필 또는 도메인을 생성할 때 수명 주기 구성을 연결할 수 있습니다. 다음 예제에서는 수명 주기 구성이 연결된 새 사용자 프로필을 만드는 방법을 보여줍니다. 또한 [create-domain](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/opensearch/create-domain.html) 명령을 각각 사용하여 수명 주기 구성이 연결된 새 도메인을 만들 수 있습니다. ``` # Create a new UserProfile aws sagemaker create-user-profile \ --domain-id domain-id \ --user-profile-name user-profile-name \ --user-settings '{ "CodeEditorAppSettings": { "LifecycleConfigArns": [lifecycle-configuration-arn-list] } }' ``` 또는 사용자 프로필 또는 도메인을 업데이트할 때 수명 주기 구성을 연결할 수 있습니다. 다음 예제에서는 수명 주기 구성이 연결된 사용자 프로필을 업데이트하는 방법을 보여줍니다. [update-domain](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/update-domain.html) 명령을 사용하여 수명 주기 구성이 첨부된 새 도메인을 업데이트할 수도 있습니다. ``` # Update a UserProfile aws sagemaker update-user-profile \ --domain-id domain-id \ --user-profile-name user-profile-name \ --user-settings '{ "CodeEditorAppSettings": { "LifecycleConfigArns": [lifecycle-configuration-arn-list] } }' ``` # Studio에서 수명 주기 구성 디버깅 코드 편집기에 대한 수명 주기 구성 스크립트를 디버깅하려면 Studio를 사용해야 합니다. Studio에서 수명 주기 구성을 디버깅하는 방법에 대한 지침은 [수명 주기 구성 디버깅](jl-lcc-debug.md) 섹션을 참조하세요. 특정 애플리케이션의 로그를 찾으려면 다음 형식을 사용하여 로그 스트림을 검색하세요. ``` domain-id/space-name/CodeEditor/default/LifecycleConfigOnStart ``` # Studio에서 수명 주기 구성 분리 코드 편집기의 수명 주기 구성을 분리하려면 콘솔 또는 AWS CLI를 사용할 수 있습니다. Studio 콘솔에서 수명 주기 구성을 분리하는 단계는 [수명 주기 구성 분리](jl-lcc-delete.md) 섹션을 참조하세요. 를 사용하여 수명 주기 구성을 분리하려면 리소스에 연결된 수명 주기 구성 목록에서 원하는 수명 주기 구성을 AWS CLI제거합니다. 그런 다음 목록을 해당 명령의 일부로 전달합니다. + [update-user-profile](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/update-user-profile.html) + [update-domain](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/update-domain.html) 예를 들어 다음 명령은 해당 도메인에 연결된 코드 편집기 애플리케이션의 모든 수명 주기 구성을 제거합니다. ``` aws sagemaker update-domain --domain-id domain-id \ --default-user-settings '{ "CodeEditorAppSettings": { "LifecycleConfigArns": [] } }' ``` # 코드 편집기 애플리케이션에 리포지토리를 복제하는 수명 주기 구성 생성 이 섹션에서는 리포지토리를 복제하고 수명 주기 구성이 연결된 코드 편집기 애플리케이션을 생성하는 방법을 보여줍니다. 1. 로컬 시스템에서 다음 내용으로 `my-script.sh`이라는 파일을 만듭니다. ``` #!/bin/bash set -eux ``` 1. 수명 주기 구성 스크립트에서 선택한 리포지토리를 복제합니다. ``` export REPOSITORY_URL="https://github.com/aws-samples/sagemaker-studio-lifecycle-config-examples.git" git -C /home/sagemaker-user clone $REPOSITORY_URL ``` 1. 스크립트를 완료한 후 수명 주기 구성을 생성하고 연결합니다. 자세한 내용은 [Studio에서 수명 주기 구성 생성 및 연결](code-editor-use-lifecycle-configurations-studio-create.md) 섹션을 참조하세요. 1. 수명 주기 구성이 연결된 코드 편집기 애플리케이션을 생성합니다. ``` aws sagemaker create-app \ --domain-id domain-id \ --space-name space-name \ --app-type CodeEditor \ --app-name default \ --resource-spec "SageMakerImageArn=arn:aws:sagemaker:region:image-account-id:image/sagemaker-distribution-cpu,LifecycleConfigArn=arn:aws:sagemaker:region:user-account-id:studio-lifecycle-config/my-code-editor-lcc,InstanceType=ml.t3.large" ``` 사용 가능한 코드 편집기 이미지 ARNs에 대한 자세한 정보는 [코드 편집기 애플리케이션 인스턴스 및 이미지](code-editor-use-instances.md) 섹션을 참조하세요. # 코드 편집기 확장을 설치하기 위한 수명 주기 구성 생성 이 섹션에서는 코드 편집기 환경의 [Open VSX Registry](https://open-vsx.org/)에서 확장을 설치하기 위한 수명 주기 구성을 생성하는 방법을 보여줍니다. 1. 로컬 시스템에서 다음 내용으로 `my-script.sh`이라는 파일을 만듭니다. ``` #!/bin/bash set -eux ``` 1. 스크립트 내에서 선택한 [Open VSX Registry](https://open-vsx.org/) 확장을 설치합니다. ``` sagemaker-code-editor --install-extension AmazonEMR.emr-tools --extensions-dir /opt/amazon/sagemaker/sagemaker-code-editor-server-data/extensions ``` [Open VSX Registry](https://open-vsx.org/)의 확장 URL에서 확장 이름을 검색할 수 있습니다. `sagemaker-code-editor` 명령에 사용할 확장 이름에는 URL에서 `https://open-vsx.org/extension/`에 이어지는 모든 텍스트가 포함되어야 합니다. 슬래시(`/`)의 모든 인스턴스를 마침표(`.`)로 바꿉니다. 예를 들어 `AmazonEMR/emr-tools`는 `AmazonEMR.emr-tools`이어야 합니다. ![\[Open VSX Registry의 Amazon EMR 확장 페이지입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/sagemaker/latest/dg/images/code-editor/code-editor-emr-extension.png) 1. 스크립트를 완료한 후 수명 주기 구성을 생성하고 연결합니다. 자세한 내용은 [Studio에서 수명 주기 구성 생성 및 연결](code-editor-use-lifecycle-configurations-studio-create.md) 섹션을 참조하세요. 1. 수명 주기 구성이 연결된 코드 편집기 애플리케이션을 생성합니다. ``` aws sagemaker create-app \ --domain-id domain-id \ --space-name space-name \ --app-type CodeEditor \ --app-name default \ --resource-spec "SageMakerImageArn=arn:aws:sagemaker:region:image-account-id:image/sagemaker-distribution-cpu,LifecycleConfigArn=arn:aws:sagemaker:region:user-account-id:studio-lifecycle-config/my-code-editor-lcc,InstanceType=ml.t3.large" ``` 사용 가능한 코드 편집기 이미지 ARNs에 대한 자세한 정보는 [코드 편집기 애플리케이션 인스턴스 및 이미지](code-editor-use-instances.md) 섹션을 참조하세요. 외부 연결 및 확장 프로그램 추가에 대한 자세한 내용은 [코드 편집기 연결 및 확장](code-editor-use-connections-and-extensions.md)을 참조하세요. # 사용자 지정 이미지 SageMaker 배포에서 제공하는 것과 다른 기능이 필요한 경우 사용자 지정 확장 및 패키지와 함께 자체 이미지를 가져올 수 있습니다. 또한 이를 사용하여 자체 브랜딩 또는 규정 준수 요구 사항에 맞게 코드 편집기 UI를 개인화할 수 있습니다. 다음 페이지에서는 사용자 지정 SageMaker AI 이미지를 생성하기 위한 Code Editor 관련 정보와 템플릿을 제공합니다. 이는 자체 SageMaker AI 이미지를 생성하고 자체 이미지를 Studio에 가져오는 방법에 대한 Amazon SageMaker Studio 정보와 지침을 보완하기 위한 것입니다. 사용자 지정 Amazon SageMaker AI 이미지와 Studio로 자체 이미지를 가져오는 방법에 대한 자세한 내용은 [기존 보유 이미지 사용(BYOI)](studio-updated-byoi.md) 섹션을 참조하세요. **Topics** + [애플리케이션의 상태 확인 및 URL](#code-editor-custom-images-app-healthcheck) + [Dockerfile 예시](#code-editor-custom-images-dockerfile-templates) ## 애플리케이션의 상태 확인 및 URL + `Base URL` – BYOI 애플리케이션의 기본 URL은 `CodeEditor/default`여야 합니다. 애플리케이션은 하나만 가질 수 있으며 항상 이름이 `default`여야 합니다. + 상태 확인 엔드포인트 - SageMaker AI가 감지하려면 Code Editor 서버를 0.0.0.0 포트 8888에서 호스팅해야 합니다. + 인증 - SageMaker AI가 사용자를 인증할 수 있도록 `sagemaker-code-editor`를 열 때 `--without-connection-token`을 전달해야 합니다. **참고** Amazon SageMaker Distribution을 기본 이미지로 사용하는 경우 이러한 요구 사항은 이미 포함된 `entrypoint-code-editor` 스크립트의 일부로 처리됩니다. ## Dockerfile 예시 다음 예시는 위 정보와 [사용자 지정 이미지 사양](studio-updated-byoi-specs.md)을 충족하는 `Dockerfile`입니다. **참고** 자체 이미지를 SageMaker Unified Studio에 가져오는 경우 *Amazon SageMaker Unified Studio 사용 설명서*의 [Dockerfile specifications](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-specifications.html)을 따라야 합니다. SageMaker Unified Studio의 `Dockerfile` 예시는 *Amazon SageMaker Unified Studio 사용 설명서*의 [Dockerfile example](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-specifications.html#byoi-specifications-example)에서 확인할 수 있습니다. ------ #### [ Example micromamba Dockerfile ] 다음은 [https://mamba.readthedocs.io/en/latest/user_guide/micromamba.html](https://mamba.readthedocs.io/en/latest/user_guide/micromamba.html) 기본 환경을 사용하여 처음부터 이미지를 생성하는 Dockerfile의 예입니다. ``` FROM mambaorg/micromamba:latest ARG NB_USER="sagemaker-user" ARG NB_UID=1000 ARG NB_GID=100 USER root RUN micromamba install -y --name base -c conda-forge sagemaker-code-editor USER $NB_UID CMD eval "$(micromamba shell hook --shell=bash)"; \ micromamba activate base; \ sagemaker-code-editor --host 0.0.0.0 --port 8888 \ --without-connection-token \ --base-path "/CodeEditor/default" ``` ------ #### [ Example SageMaker AI Distribution Dockerfile ] 다음은 [Amazon SageMaker AI 배포](https://github.com/aws/sagemaker-distribution/tree/main)를 기반으로 이미지를 생성하는 Dockerfile의 예입니다. ``` FROM public.ecr.aws/sagemaker/sagemaker-distribution:latest-cpu ARG NB_USER="sagemaker-user" ARG NB_UID=1000 ARG NB_GID=100 ENV MAMBA_USER=$NB_USER USER root # install scrapy in the base environment RUN micromamba install -y --name base -c conda-forge scrapy # download VSCodeVim RUN \ wget https://github.com/VSCodeVim/Vim/releases/download/v1.27.2/vim-1.27.2.vsix \ -P /tmp/exts/ --no-check-certificate # Install the extension RUN \ extensionloc=/opt/amazon/sagemaker/sagemaker-code-editor-server-data/extensions \ && sagemaker-code-editor \ --install-extension "/tmp/exts/vim-1.27.2.vsix" \ --extensions-dir "${extensionloc}" USER $MAMBA_USER ENTRYPOINT ["entrypoint-code-editor"] ``` ------