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Configurando o Studio for Ray
O Amazon SageMaker Studio é um IDE baseado na web que oferece aos cientistas de dados e engenheiros de ML uma interface criada especificamente para gerenciar cargas de trabalho do Ray.
Pré-requisitos
Você precisa do seguinte antes de configurar o Studio:
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Um HyperPod cluster orquestrado pelo Amazon EKS. Para obter mais informações, consulte Criação de um SageMaker HyperPod cluster com a orquestração do Amazon EKS.
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O KubeRay operador instalou. Ele reconcilia todos os recursos do Ray que o Studio cria. Para obter mais informações, consulte Instalação KubeRay no HyperPod Amazon EKS.
Os itens a seguir são opcionais e cada um adiciona um recurso em vez de limitar a configuração:
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O complemento SageMaker AI Spaces, para desenvolvimento interativo em um espaço JupyterLab ou editor de código anexado a um cluster Ray. Para obter mais informações, consulte Configurando o complemento Spaces.
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O HyperPod Ray Endpoint Operator, para links autenticados do Ray Dashboard e envio remoto de tarefas. Para obter mais informações, consulte Instalando o HyperPod Ray Endpoint Operator.
Etapa 1: criar um domínio de SageMaker IA
O acesso do Studio a um HyperPod cluster é executado por meio de um domínio de SageMaker IA, e a função de execução do domínio é a principal do IAM que o Studio usa para atuar em seu cluster. Crie o domínio e associe-o ao seu cluster seguindoConfigurar um cluster do Amazon EKS no Studio.
Etapa 2: conceder ao domínio acesso ao seu cluster
O acesso ao cluster para usuários do Studio é controlado pelas políticas de acesso ao cluster anexadas à função de execução no domínio ou no perfil do usuário. Somente uma função com as políticas corretas anexadas chega ao cluster.
Para conceder acesso ao cluster
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Abra o console de SageMaker IA e escolha HyperPod clusters e, em seguida, escolha seu cluster.
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Na guia Configuração, encontre Acesso ao cluster para SageMaker domínios.
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Selecione Gerenciar acesso.
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Selecione as políticas de que seus usuários precisam:
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AmazonSagemakerHyperpodTrainingPolicy—RayClusterRayJob,RayCronJobe. -
AmazonSagemakerHyperpodInferencePolicy—RayClusterRayServicee. -
AmazonSagemakerHyperpodSpacePolicy— espaços, para desenvolvimento interativo. -
AmazonSagemakerHyperpodSpaceTemplatePolicy— modelos de espaço. -
AmazonSagemakerHyperpodUserClusterPolicy— visibilidade do cluster para um usuário.
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Escolha se deseja definir o escopo do acesso a um namespace ou a todo o cluster. Escopo para um namespace quando as equipes compartilham um cluster.
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Save (Salvar).
Conceder acesso dessa forma cria a entrada de acesso do Amazon EKS para a função de execução para você, portanto, não há uma etapa separada no console do Amazon EKS. Para ver os conceitos por trás do modelo de acesso, consulteComo configurar controle de acesso ao Kubernetes baseado em perfil.
Etapa 3: verificar
Para confirmar o acesso
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Abra a página Domínios
no console do SageMaker AI e escolha seu domínio. -
Inicie o Studio para obter um perfil de usuário.
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Em Compute, selecione seu HyperPod cluster.
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Selecione Tasks (Tarefas).
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Confirme se você consegue ver suas cargas de trabalho do Ray.
