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Studio for Ray 설정 - Amazon SageMaker AI
사전 조건1단계: SageMaker AI 도메인 생성2단계: 클러스터에 도메인 액세스 권한 부여3단계: 확인

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

Studio for Ray 설정

Amazon SageMaker Studio는 데이터 과학자와 ML 엔지니어에게 Ray 워크로드 관리를 위한 전용 인터페이스를 제공하는 웹 기반 IDE입니다.

사전 조건

Studio를 설정하기 전에 다음이 필요합니다.

다음은 선택 사항이며 각 항목은 설정을 게이팅하는 대신 기능을 추가합니다.

  • Ray 클러스터에 연결된 JupyterLab 또는 Code Editor 스페이스에서 대화형 개발을 위한 SageMaker AI 스페이스 추가 기능입니다. 자세한 내용은 스페이스 추가 기능 설정 단원을 참조하십시오.

  • 인증된 Ray 대시보드 링크 및 원격 작업 제출을 위한 HyperPod Ray 엔드포인트 운영자입니다. 자세한 내용은 HyperPod Ray 엔드포인트 운영자 설치 단원을 참조하십시오.

1단계: SageMaker AI 도메인 생성

HyperPod 클러스터에 대한 Studio 액세스는 SageMaker AI 도메인을 통해 실행되며, 도메인 실행 역할은 Studio가 클러스터에서 작업하는 데 사용하는 IAM 보안 주체입니다. 에 따라 도메인을 생성하고 클러스터와 연결합니다Studio에서 Amazon EKS 클러스터 설정.

2단계: 클러스터에 도메인 액세스 권한 부여

Studio 사용자의 클러스터 액세스는 도메인 또는 사용자 프로필의 실행 역할에 연결된 클러스터 액세스 정책에 의해 제어됩니다. 올바른 정책이 연결된 역할만 클러스터에 도달합니다.

클러스터 액세스 권한을 부여하려면

  1. SageMaker AI 콘솔을 열고 HyperPod 클러스터를 선택한 다음 클러스터를 선택합니다.

  2. 구성 탭에서 SageMaker 도메인에 대한 클러스터 액세스를 찾습니다.

  3. 액세스 관리를 선택합니다.

  4. 사용자에게 필요한 정책을 선택합니다.

    • AmazonSagemakerHyperpodTrainingPolicy - RayCluster, RayJob및 RayCronJob.

    • AmazonSagemakerHyperpodInferencePolicy - RayCluster 및 RayService.

    • AmazonSagemakerHyperpodSpacePolicy - 대화형 개발을 위한 공백입니다.

    • AmazonSagemakerHyperpodSpaceTemplatePolicy - 스페이스 템플릿.

    • AmazonSagemakerHyperpodUserClusterPolicy - 사용자에 대한 클러스터 가시성입니다.

  5. 네임스페이스 또는 전체 클러스터에 대한 액세스 범위를 지정할지 여부를 선택합니다. 팀이 클러스터를 공유할 때 네임스페이스로 범위를 지정합니다.

  6. 저장을 클릭합니다.

이러한 방식으로 액세스 권한을 부여하면 실행 역할에 대한 Amazon EKS 액세스 항목이 생성되므로 Amazon EKS 콘솔에는 별도의 단계가 없습니다. 액세스 모델의 개념은 섹션을 참조하세요Kubernetes 역할 기반 액세스 제어 설정.

3단계: 확인

액세스를 확인하려면

  1. SageMaker AI 콘솔에서 도메인 페이지를 열고 도메인을 선택합니다.

  2. 사용자 프로필에 대해 Studio를 시작합니다.

  3. 컴퓨팅에서 HyperPod 클러스터를 선택합니다.

  4. Tasks(​작업)를 선택합니다.

  5. Ray 워크로드를 볼 수 있는지 확인합니다.