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添加用户配置文件
以下部分介绍如何使用 SageMaker控制台或向域中添加用户配置文件 AWS CLI。
向域中添加用户配置文件后,用户可以使用登录URL。如果域名 AWS IAM Identity Center 用于身份验证,则用户会收到一封电子邮件,其中包含URL用于登录该域的内容。如果域名使用 AWS Identity and Access Management,则可以使用URL为用户个人资料创建一个 CreatePresignedDomainUrl
从控制台添加用户配置文件
您可以按照以下步骤从 SageMaker 控制台向域中添加用户配置文件。
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打开 Amazon SageMaker 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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从域名列表中,选择要向其添加用户配置文件的域。
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在域名详细信息页面上,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 Enter a custom IAM role,则该角色必须至少有一个附加的信任策略,该策略授予担任该角色的 SageMaker 权限。ARN有关更多信息,请参阅SageMaker 角色。
如果选择 “创建新角色”,则会打开 “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 创建新IAM角色
AmazonSageMaker-ExecutionPolicy
,并附加该AmazonSageMakerFullAccess策略。
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(可选)向用户个人资料添加标签。 用户配置文件创建的所有资源都将有一个域ARN标签和一个用户个人资料ARN标签。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 的较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,Studio Class IDE ic 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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如果您选择 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输出和 Git 存储库等工件。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。有关入门的说明和配置详细信息,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,如果您已经拥有一个附加了所需的 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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Unauthorized
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RStudio管理员
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RStudio用户
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选择下一步。
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在 “自定义 Studio 用户界面” 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。此自定义仅隐藏 Studio 左侧导航窗格中的应用程序和机器学习工具。有关 Studio 用户界面的信息,请参阅亚马逊 SageMaker 工作室用户界面概述。
有关应用程序的信息,请参见Amazon SageMaker Studio 支持的应用程序。
Studio Classic 中不提供自定义 Studio 界面功能。如果您想将 Studio 设置为默认体验,请选择 “上一步”,然后返回到上一个步骤。
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选择下一步。
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查看更改后,选择创建用户个人资料。
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。HiddenAppTypes
用于隐藏应用程序和HiddenMlTools
隐藏机器学习工具。有关自定义 Studio 界面左侧导航栏的更多信息,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。