手动为 Neptune ML 配置 Neptune 笔记本 - Amazon Neptune

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手动为 Neptune ML 配置 Neptune 笔记本

Neptune SageMaker AI 笔记本电脑预装了各种适用于 Neptune ML 的示例笔记本。您可以在开源 graph-notebook GitHub 存储库中预览这些示例。

您可以使用现有的 Neptune 笔记本之一，或者如果您愿意，也可以按照使用 Neptune Workbench 托管 Neptune 笔记本中的说明创建自己的笔记本。

您也可以按照以下步骤配置默认 Neptune 笔记本以与 Neptune ML 结合使用：

修改 Neptune ML 的笔记本

  1. 打开 Amazon A SageMaker I 控制台，网址为https://console.aws.amazon.com/sagemaker/。

  2. 在左侧的导航窗格上，选择笔记本，然后选择笔记本实例。查找要用于 Neptune ML 的 Neptune 笔记本的名称，然后将其选中以进入其详细信息页面。

  3. 如果笔记本实例正在运行，请选择笔记本详细信息页面右上角的停止按钮。

  4. 在笔记本实例设置中，在生命周期配置下，选择指向打开笔记本生命周期的页面的链接。

  5. 选择右上角的编辑，然后选择继续。

  6. 在启动笔记本选项卡中，修改脚本以包含其它导出命令，并填写 Neptune ML IAM 角色和导出服务 URI 的字段，具体取决于您的 Shell：

    echo "export NEPTUNE_ML_ROLE_ARN=(your Neptune ML IAM role ARN)" >> ~/.bashrc
echo "export NEPTUNE_EXPORT_API_URI=(your export service URI)" >> ~/.bashrc

  7. 选择更新。

  8. 返回笔记本实例页面。在权限和加密下，有一个对应于 IAM 角色 ARN 的字段。选择此字段中的链接可转到运行此笔记本实例的 IAM 角色。

  9. 创建一个新的内联策略，如下所示：

    {
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Action": [
        "cloudwatch:PutMetricData"
      ],
      "Resource": "arn:aws:cloudwatch:[AWS_REGION]:[AWS_ACCOUNT_ID]:*",
      "Effect": "Allow"
    },
    {
      "Action": [
        "logs:CreateLogGroup",
        "logs:CreateLogStream",
        "logs:DescribeLogStreams",
        "logs:PutLogEvents",
        "logs:GetLogEvents"
      ],
      "Resource": "arn:aws:logs:[AWS_REGION]:[AWS_ACCOUNT_ID]:*",
      "Effect": "Allow"
    },
    {
      "Action": [
        "s3:Put*",
        "s3:Get*",
        "s3:List*"
      ],
      "Resource": "arn:aws:s3:::*",
      "Effect": "Allow"
    },
    {
      "Action": "execute-api:Invoke",
      "Resource": "arn:aws:execute-api:[AWS_REGION]:[AWS_ACCOUNT_ID]:*/*",
      "Effect": "Allow"
    },
    {
      "Action": [
        "sagemaker:CreateModel",
        "sagemaker:CreateEndpointConfig",
        "sagemaker:CreateEndpoint",
        "sagemaker:DescribeModel",
        "sagemaker:DescribeEndpointConfig",
        "sagemaker:DescribeEndpoint",
        "sagemaker:DeleteModel",
        "sagemaker:DeleteEndpointConfig",
        "sagemaker:DeleteEndpoint"
      ],
      "Resource": "arn:aws:sagemaker:[AWS_REGION]:[AWS_ACCOUNT_ID]:*/*",
      "Effect": "Allow"
    },
    {
      "Action": [
        "iam:PassRole"
      ],
      "Resource": "[YOUR_NEPTUNE_ML_IAM_ROLE_ARN]"",
      "Effect": "Allow"
    }
  ]
}

  10. 保存此新策略，并将其附加到步骤 8 中的 IAM 角色。

  11. 选择 SageMaker AI 笔记本实例详细信息页面右上角的 “启动” 以启动笔记本实例。