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添加用户配置文件
以下部分介绍如何使用 SageMaker AI 控制台或向域中添加用户配置文件 AWS CLI。
在域中添加用户配置文件后,用户可以使用 URL 登录。如果域名 AWS IAM Identity Center 用于身份验证,则用户会收到一封包含用于登录该域的 URL 的电子邮件。如果域名使用 AWS Identity and Access Management,则可以使用为用户个人资料创建 URL CreatePresignedDomainUrl
从控制台添加用户配置文件
您可以按照以下步骤从 SageMaker AI 控制台向域中添加用户配置文件。
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打开 Amazon A SageMaker I 控制台,网址为https://console.aws.amazon.com/sagemaker/
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在左侧导航窗格中,选择管理员配置。
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在管理员配置下,选择域。
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从域列表中选择要添加用户配置文件的域。
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在域详细信息页面上,选择用户配置文件选项卡。
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选择添加用户。这将打开一个新页面。
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对用户配置文件使用默认名称或添加自定义名称。
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对于执行角色,请从角色选择器中选择选项。如果您选择 “输入自定义 IAM 角色 ARN”,则该角色必须至少具有授予 A SageMaker I 代入该角色的权限的附加信任策略。有关更多信息,请参阅 SageMaker AI 角色。
如果您选择创建新角色,则将打开创建 IAM 角色对话框:
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对于您指定的 S3 存储桶,请指定笔记本的用户可以访问的其他 Amazon S3 存储桶。如果您不希望添加对更多存储桶的访问权限,请选择无。
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选择 “创建角色”。 SageMaker AI 创建了一个新的 IAM 角色
AmazonSageMaker-ExecutionPolicy
,并附加了该AmazonSageMakerFullAccess策略。
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(可选)为用户配置文件添加标签。用户配置文件创建的所有资源都将带有域 ARN 标记和用户配置文件 ARN 标记。域 ARN 标签基于域 ID,而用户配置文件 ARN 标签基于用户配置文件名称。
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选择下一步。
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在 SageMaker Studio 部分,您可以选择在 Studio 的新版本和经典版本之间进行选择,作为您的默认体验。
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如果您选择 SageMaker Studio(推荐)作为默认体验,则 Studio Classic IDE 将使用默认设置。有关默认设置的信息,请参阅 默认设置。
有关 Studio 的信息,请参阅 亚马逊 SageMaker Studio。
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如果选择 Studio Classic 作为默认体验,则可以选择启用或禁用笔记本资源共享。笔记本资源包括单元格输出和 Git 存储库等构件。有关笔记本资源的更多信息,请参阅 共享和使用 Amazon SageMaker Studio 经典笔记本电脑。
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在 “SageMaker 画布” 下,您可以配置 SageMaker 画布设置。有关载入说明和配置详情,请参阅 开始使用 Amazon C SageMaker anvas。
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对于 Canvas 基本权限配置,选择是否设置使用 SageMaker Canvas 应用程序所需的最低权限。
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(可选)对于时间序列预测配置:要授予用户在 C SageMaker anvas 中进行时间序列预测的权限,请保持 “启用时间序列预测” 选项处于启用状态。默认情况下,此选项处于打开状态。
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(可选)如果您保持启用时间序列预测处于打开状态,请选择创建和使用新的执行角色。或者,如果您已经拥有附加了所需 Amazon Forecast 权限的 IAM 角色,请选择使用现有执行角色。有关更多信息,请参阅 IAM 角色设置方法。
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在 “如果 RStudio 获得许可” 下 RStudio,选择是否要使用以下授权之一创建用户:
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未授权
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RStudio 管理员
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RStudio User
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选择下一步。
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在 自定义 Studio UI 页面中,您可以自定义 Studio 中显示的可查看应用程序和机器学习 (ML) 工具。该自定义功能只隐藏 Studio 左侧导航窗格中的应用程序和 ML 工具。有关 Studio UI 的信息,请参阅 Amazon SageMaker Studio 用户界面概述。
有关应用程序的信息,请参阅 Amazon SageMaker Studio 支持的应用程序。
Studio Classic 中不提供自定义 Studio UI 功能。如果希望将 Studio 设置为默认体验,请选择上一步,然后返回上一步。
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选择下一步。
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查看更改后,选择创建用户配置文件。
从中创建用户个人资料 AWS CLI
要从的域中创建用户配置文件 AWS CLI,请在本地计算机的终端上运行以下命令。有关可用 JupyterLab 版本的信息 ARNs,请参见设置默认 JupyterLab版本。
aws --region
region
\ sagemaker create-user-profile \ --domain-iddomain-id
\ --user-profile-nameuser-name
\ --user-settings '{ "JupyterServerAppSettings": { "DefaultResourceSpec": { "SageMakerImageArn": "sagemaker-image-arn
", "InstanceType": "system" } } }'
您可以使用自定义在 AWS CLI Studio 中为用户显示的应用程序和机器学习工具StudioWebPortalSettings。使用 HiddenAppTypes
隐藏应用程序,使用 HiddenMlTools
隐藏 ML 工具。有关自定义 Studio 用户界面左侧导航的更多信息,请参阅 在 Amazon SageMaker Studio 用户界面中隐藏机器学习工具和应用程序。此功能不适用于 Studio Classic。