설치 가이드 - Amazon SageMaker

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설치 가이드

다음은 JupyterLab 환경에서 노트북 작업을 사용하기 위해 설치해야 하는 사항에 대한 정보를 제공합니다.

Amazon SageMaker Studio 및 Amazon SageMaker Studio Lab용

노트북이 Amazon SageMaker Studio 또는 Amazon SageMaker Studio Lab에 있는 경우 추가 설치를 수행할 필요가 없습니다. SageMaker 노트북 작업은 플랫폼에 내장되어 있습니다. 스튜디오에 필요한 권한을 설정하려면 Studio에 대한 정책 및 권한 설정섹션을 참조하세요.

로컬 Jupyter notebook의 경우

로컬 JupyterLab 환경에 SageMaker 노트북 작업을 사용하려면 추가 설치를 수행해야 합니다.

SageMaker 노트북 작업을 설치하려면 다음 단계를 완료합니다.

  1. Python 3를 설치합니다. 자세한 내용은 Python 3 및 Python 패키지 설치를 참조하세요.

  2. JupyterLab 버전 3 이상을 설치합니다. 자세한 내용은 JupyterLab SDK 설명서 섹션을 참조하세요.

  3. 를 설치합니다 AWS CLI. 자세한 내용은 최신 버전의 AWS CLI설치 또는 업데이트를 참조하세요.

  4. 두 가지 권한 세트를 설치합니다. IAM 사용자는 에 작업을 제출할 권한이 필요하며 SageMaker, 일단 제출되면 노트북 작업 자체는 작업에 따라 리소스에 액세스할 권한이 필요한 IAM 역할을 맡습니다.

    1. 아직 IAM 사용자를 생성하지 않은 경우 계정에서 IAM 사용자 생성을 참조하세요 AWS.

    2. 노트북 작업 역할을 아직 생성하지 않은 경우 IAM 사용자에게 권한을 위임하는 역할 생성을 참조하세요.

    3. 사용자 및 역할에 연결하는 데 필요한 권한 및 신뢰 정책을 연결합니다. step-by-step 지침 및 권한 세부 정보는 섹션을 참조하세요로컬 Jupyter 환경용 정책 및 권한 설치.

  5. 새로 생성된 IAM 사용자의 AWS 보안 인증 정보를 생성하고 JupyterLab 환경의 보안 인증 파일(~/.aws/credentials)에 저장합니다. CLI 명령 을 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다aws configure. 지침은 구성 및 자격 증명 파일 설정의 명령을 사용하여 구성 설정 설정 및 보기 섹션을 참조하세요.

  6. (선택 사항) 기본적으로 스케줄러 확장은 Python 2.0과 함께 사전 빌드된 SageMaker Docker 이미지를 사용합니다. 노트북에서 사용되는 기본이 아닌 커널은 모두 컨테이너에 설치해야 합니다. 컨테이너 또는 Docker 이미지에서 노트북을 실행하려면 Amazon Elastic Container Registry(AmazonECR) 이미지를 생성해야 합니다. 도커 이미지를 Amazon 로 푸시하는 방법에 대한 자세한 내용은 도커 이미지 푸시를 ECR참조하세요. https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/docker-push-ecr-image.html

  7. SageMaker 노트북 작업의 JupyterLab 확장을 추가합니다. 명령을 사용하여 환경에 추가할 수 있습니다 JupyterLabpip install amazon_sagemaker_jupyter_scheduler. sudo systemctl restart jupyter-server 명령을 사용하여 Jupyter 서버를 다시 시작해야 할 수 있습니다.

  8. 명령 JupyterLab 으로 시작합니다jupyter lab.

  9. Jupyter notebook 작업 표시줄에 노트북 작업 위젯( Blue icon of a calendar with a checkmark, representing a scheduled task or event. )이 나타나는지 확인합니다.