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Configurações de ciclo de vida no Amazon Studio SageMaker
As configurações de ciclo de vida (LCCs) são scripts que administradores e usuários podem usar para automatizar a personalização dos seguintes aplicativos em seu ambiente Amazon Studio: SageMaker
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SageMaker Inteligência Artificial da Amazon JupyterLab
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Editor de código Code-OSS, baseado no Visual Studio Code - Código aberto
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Studio Classic
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Instância de caderno
A personalização da sua aplicação inclui:
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Como instalar pacotes personalizados
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Configurar extensões
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Como pré-carregar conjuntos de dados
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Como configurar repositórios de código-fonte
Usuários criam e anexam configurações de ciclo de vida integradas aos seus próprios perfis de usuário. Administradores criam e anexam configurações de ciclo de vida padrão ou integradas no nível do domínio, do espaço ou do perfil do usuário.
Entendendo as configurações de ciclo de vida incorporadas e padrão
Há dois tipos de configurações de ciclo de vida no Studio:
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Built-in LCC: A Built-in LCC é controlada pelo administrador, sempre é executada quando um espaço é iniciado e é resolvida dinamicamente a partir das configurações do domínio no momento da inicialização. Quando um administrador atualiza a LCC integrada no nível do domínio, todos os espaços selecionam automaticamente a nova LCC na próxima inicialização, sem exigir nenhuma ação do usuário.
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LCC padrão: A LCC padrão é pré-selecionada para o usuário no nível do espaço e persiste até que o usuário a altere explicitamente. A atualização da LCC padrão em nível de domínio não afeta os espaços em execução até que eles sejam reiniciados.
Importante
O Amazon SageMaker Studio primeiro executa a configuração de ciclo de vida integrada e, em seguida, executa a LCC padrão. A Amazon SageMaker AI não resolverá conflitos de pacotes entre as LCCs do usuário e do administrador. Por exemplo, se a LCC integrada instalar o python3.11 e a LCC padrão instalar o python3.12, o Studio instala o python3.12.
