新增使用者設定檔 - Amazon SageMaker AI
從主控台新增使用者設定檔從 建立使用者設定檔 AWS CLI

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

新增使用者設定檔

下一節說明如何使用 SageMaker AI 主控台或 將使用者設定檔新增至網域 AWS CLI。

將使用者設定檔新增至網域後，使用者可以使用 URL 登入。如果網域使用 AWS IAM Identity Center 進行身分驗證，使用者會收到一封電子郵件，其中包含登入網域的 URL。如果網域使用 AWS Identity and Access Management，您可以使用 CreatePresignedDomainUrl 為使用者設定檔建立 URL

從主控台新增使用者設定檔

您可以依照此程序，從 SageMaker AI 主控台將使用者設定檔新增至網域。

  1. 在 https://console.aws.amazon.com/sagemaker/：// 開啟 Amazon SageMaker AI 主控台。

  2. 在左側導覽窗格中，選擇管理員組態。

  3. 在管理員組態下，選擇網域。

  4. 從網域清單中，選取要新增使用者設定檔的網域。

  5. 在網域詳細資訊頁面上，選擇使用者設定檔索引標籤。

  6. 選擇新增使用者。這會開啟新頁面。

  7. 使用您的使用者設定檔的預設名稱或新增自訂名稱。

  8. 對於執行角色，請從角色選擇器中選擇選項。如果您選擇輸入自訂 IAM 角色 ARN，該角色至少必須具有連接的信任政策，授予 SageMaker AI 擔任該角色的許可。如需詳細資訊，請參閱 SageMaker AI 角色。

    如果您選擇建立新角色，建立 IAM 角色對話方塊隨即開啟：

    1. 在您指定的 S3 儲存貯體 中，指定筆記本的使用者可以存取的其他 Amazon S3 儲存貯體。如果您不想將存取許可新增至更多儲存貯體，請選擇無。

    2. 選擇建立角色。SageMaker AI 會建立新的 IAM 角色 AmazonSageMaker-ExecutionPolicy，並連接 AmazonSageMakerFullAccess 政策。

  9. （選用） 將標籤新增至使用者設定檔。使用者設定檔建立的所有資源都會有網域 ARN 標籤和使用者設定檔 ARN 標籤。網域 ARN 標籤是以網域 ID 為基礎，而使用者設定檔 ARN 標籤則以使用者設定檔名稱為基礎。

  10. 選擇 Next (下一步)。

  11. 在 SageMaker Studio 區段中，您可以選擇較新的 Studio 和傳統版本的 Studio 作為預設體驗。

    • 如果您選擇 SageMaker Studio （建議） 做為您的預設體驗，則 Studio Classic IDE 具有預設設定。如需預設設定的資訊，請參閱 預設設定。

      如需 Studio 的詳細資訊，請參閱 Amazon SageMaker Studio。

    • 如果您選擇 Studio Classic 作為預設體驗，您可以選擇啟用或停用筆記本資源共用。筆記本資源包含成品，例如儲存格輸出和 Git 儲存庫。如需筆記本資源的詳細資訊，請參閱 共用和使用 Amazon SageMaker Studio Classic Notebook。

  12. 在 SageMaker Canvas 下，您可以設定 SageMaker Canvas 設定。如需加入的指示和組態詳細資訊，請參閱 Amazon Sagemaker Canvas 使用入門。

    1. 對於Canvas 基礎許可組態，請選取是否要建立使用 SageMaker Canvas 應用程式所需的最低許可。

  13. 在 RStudio 下，如果是 RStudio 授權，請選取是否要使用下列其中一個授權建立使用者：

    • 未經授權

    • RStudio 管理員

    • RStudio 使用者

  14. 選擇 Next (下一步)。

  15. 在自訂 Studio UI 頁面中，您可以自訂 Studio 中顯示的可檢視應用程式和機器學習 (ML) 工具。此自訂只會隱藏 Studio 左側導覽窗格中的應用程式和 ML 工具。如需 Studio UI 的詳細資訊，請參閱Amazon SageMaker Studio UI 概觀。

    如需應用程式的資訊，請參閱 Amazon SageMaker Studio 支援的應用程式。

    Studio Classic 不提供自訂 Studio UI 功能。如果您想要將 Studio 設定為預設體驗，請選擇上一個，並返回上一個步驟。

  16. 選擇 Next (下一步)。

  17. 檢閱變更後，請選擇建立使用者設定檔。

從 建立使用者設定檔 AWS CLI

若要從 在網域中建立使用者設定檔 AWS CLI，請從本機機器的終端機執行下列命令。如需有關 JupyterLab 可用版本 ARN 的詳細資訊，請參閱設定預設 JupyterLab 版本。

aws --region region \
sagemaker create-user-profile \
--domain-id domain-id \
--user-profile-name user-name \
--user-settings '{
  "JupyterServerAppSettings": {
    "DefaultResourceSpec": {
      "SageMakerImageArn": "sagemaker-image-arn",
      "InstanceType": "system"
    }
  }
}'

您可以使用 StudioWebPortalSettings AWS CLI 來自訂 Studio 中為使用者顯示的應用程式和 ML 工具。使用 HiddenAppTypes來隱藏應用程式，並使用 HiddenMlTools 來隱藏 ML 工具。如需自訂 Studio UI 左側導覽的詳細資訊，請參閱在 Amazon SageMaker Studio UI 中隱藏機器學習工具和應用程式。此功能不適用於 Studio Classic。