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JupyterLab 관리자 안내서
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 리소스에 태그를 지정할 수 있는 권한 제공 섹션을 참조하세요.
SageMaker 리소스를 만들 수 있는 권한을 부여하는 AWS Amazon SageMaker AI에 대한 관리형 정책에는 해당 리소스를 만드는 동안 태그를 추가할 수 있는 권한이 이미 포함되어 있습니다.
관리자를 위한이 안내서에서는 Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS) 및 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2)의 리소스와 같은 SageMaker AI JupyterLab 리소스에 대해 설명합니다. 또한 이 주제에서는 사용자 액세스를 제공하고 스토리지 크기를 변경하는 방법을 보여줍니다.
SageMaker AI JupyterLab 공간은 다음 리소스로 구성됩니다.
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코드 및 환경 변수와 같은 모든 데이터를 저장하는 고유한 Amazon EBS 볼륨입니다.
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스페이스를 실행하는 데 사용되는 Amazon EC2 인스턴스입니다.
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JupyterLab 실행하는 데 사용되는 이미지입니다.
참고
애플리케이션은 다른 애플리케이션의 EBS 볼륨에 액세스할 수 없습니다. 예를 들어 Code Editor는 Code-OSS, Visual Studio Code - Open Source를 기반으로 JupyterLab 의 EBS 볼륨에 액세스할 수 없습니다. EBS 볼륨에 대한 자세한 내용은 Amazon Elastic Block Store(Amazon EBS)를 참조하세요.
Amazon SageMaker API를 사용하여 다음 작업을 수행할 수 있습니다.
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사용자의 EBS 볼륨의 기본 스토리지 크기를 변경합니다.
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EBS 스토리지의 최대 크기 변경
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애플리케이션의 사용자 설정을 지정합니다. 예를 들어 사용자가 사용자 지정 이미지 또는 코드 리포지토리를 사용하는지 여부를 지정할 수 있습니다.
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지원 애플리케이션 유형을 지정합니다.
Amazon EBS 볼륨의 기본 크기는 볼륨 크기의 5GB입니다. 볼륨 크기를 최대 16,384GB로 늘릴 수 있습니다. 아무것도 하지 않으면 사용자가 볼륨 크기를 100GB로 늘릴 수 있습니다. 볼륨 크기는 6시간 이내에 한 번만 변경할 수 있습니다.
JupyterLab 애플리케이션과 연결된 커널은 JupyterLab을 실행하는 동일한 Amazon EC2 인스턴스에서 실행됩니다. 공백을 생성하면 SageMaker Distribution 이미지의 최신 버전이 기본적으로 사용됩니다. SageMaker Distribution 이미지에 대한 자세한 내용은 SageMaker Studio 이미지 지원 정책 섹션을 참조하세요.
중요
최신 버전의 SageMaker AI 배포 이미지를 사용하도록 스페이스를 업데이트하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요SageMaker AI 배포 이미지 업데이트.
스토리지 볼륨 내 사용자의 작업 디렉터리는 /home/sagemaker-user입니다. 볼륨을 암호화하기 위해 자체 AWS KMS 키를 지정하면 작업 디렉터리의 모든 항목이 고객 관리형 키를 사용하여 암호화됩니다. AWS KMS 키를 지정하지 않으면 내부 데이터가 AWS 관리형 키로 암호화/home/sagemaker-user됩니다. AWS KMS 키 지정 여부에 관계없이 작업 디렉터리 외부의 모든 데이터는 AWS 관리형 키로 암호화됩니다.
다음 섹션에서는 관리자로서 수행해야 하는 구성을 안내합니다.
주제
