Definir padrões a partir do AWS CLI - Amazon SageMaker

Definir padrões a partir do AWS CLI

Importante

Políticas personalizadas do IAM que permitem que o Amazon SageMaker Studio ou o Amazon SageMaker Studio Classic criem recursos do Amazon SageMaker também devem conceder permissões para adicionar tags a esses recursos. A permissão para adicionar tags aos recursos é necessária porque o Studio e o Studio Classic marcam automaticamente todos os recursos que eles criam. Se uma política do IAM permitir que o Studio e o Studio Classic criem recursos, mas não permitir o uso de tags, erros de “AccessDenied” podem ocorrer ao tentar criar recursos. Para obter mais informações, consulte Fornecer permissões para adicionar tags aos recursos do SageMaker.

Políticas gerenciadas pela AWS para o Amazon SageMaker que dão permissões para criar recursos do SageMaker já incluem permissões para adicionar tags ao criar esses recursos.

Importante

A partir de 30 de novembro de 2023, a experiência anterior do Amazon SageMaker Studio se chama Amazon SageMaker Studio Classic. A seção a seguir é específica ao uso da aplicação Studio Classic. Para obter informações sobre como usar a experiência atualizada do Studio, consulte Amazon SageMaker Studio.

Você pode definir scripts de configuração de ciclo de vida padrão a partir do AWS CLI para os seguintes recursos:

  • Domínios

  • Perfis de usuário

  • Espaços compartilhados

As seções a seguir descrevem como definir scripts de configuração de ciclo de vida padrão a partir do AWS CLI.

Pré-requisitos

Antes de começar, conclua os seguintes pré-requisitos:

Defina uma configuração de ciclo de vida padrão ao criar um novo recurso

Para definir uma configuração de ciclo de vida padrão ao criar um novo domínio, perfil de usuário ou espaço, transmita o ARN da configuração de ciclo de vida criada anteriormente como parte de um dos seguintes comandos AWS CLI:

Você deve passar o ARN da configuração do ciclo de vida para os seguintes valores nas configurações padrão do KernelGateway ou do JupyterServer:

  • DefaultResourceSpec:LifecycleConfigArn - Isso especifica a configuração padrão do ciclo de vida para o tipo de aplicação.

  • LifecycleConfigArns - Essa é a lista de todas as configurações de ciclo de vida anexadas ao tipo de aplicação. A configuração padrão do ciclo de vida também deve fazer parte dessa lista.

Por exemplo, a chamada de API a seguir cria um novo perfil de usuário com uma configuração de ciclo de vida padrão.

aws sagemaker create-user-profile --domain-id domain-id \ --user-profile-name user-profile-name \ --region region \ --user-settings '{ "KernelGatewayAppSettings": { "DefaultResourceSpec": { "InstanceType": "ml.t3.medium", "LifecycleConfigArn": "lifecycle-configuration-arn" }, "LifecycleConfigArns": [lifecycle-configuration-arn-list] } }'

Definir uma configuração de ciclo de vida padrão para um recurso existente

Para definir ou atualizar a configuração padrão do ciclo de vida de um recurso existente, passe o ARN da configuração de ciclo de vida criada anteriormente como parte de um dos seguintes comandos AWS CLI:

Você deve passar o ARN da configuração do ciclo de vida para os seguintes valores nas configurações padrão do KernelGateway ou do JupyterServer:

  • DefaultResourceSpec:LifecycleConfigArn - Isso especifica a configuração padrão do ciclo de vida para o tipo de aplicação.

  • LifecycleConfigArns - Essa é a lista de todas as configurações de ciclo de vida anexadas ao tipo de aplicação. A configuração padrão do ciclo de vida também deve fazer parte dessa lista.

Por exemplo, a chamada de API a seguir atualiza um perfil de usuário com uma configuração de ciclo de vida padrão.

aws sagemaker update-user-profile --domain-id domain-id \ --user-profile-name user-profile-name \ --region region \ --user-settings '{ "KernelGatewayAppSettings": { "DefaultResourceSpec": { "InstanceType": "ml.t3.medium", "LifecycleConfigArn": "lifecycle-configuration-arn" }, "LifecycleConfigArns": [lifecycle-configuration-arn-list] } }'

A chamada de API a seguir atualiza um domínio para definir uma nova configuração de ciclo de vida padrão.

aws sagemaker update-domain --domain-id domain-id \ --region region \ --default-user-settings '{ "JupyterServerAppSettings": { "DefaultResourceSpec": { "InstanceType": "ml.t3.medium", "LifecycleConfigArn": "lifecycle-configuration-arn" }, "LifecycleConfigArns": [lifecycle-configuration-arn-list] } }'