Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # Exportieren Sie eine Amazon SageMaker Studio Lab-Umgebung nach Amazon SageMaker Studio Classic Amazon SageMaker Studio Classic bietet viele Funktionen für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Workflows, die in Amazon SageMaker Studio Lab nicht verfügbar sind. Auf dieser Seite wird gezeigt, wie Sie eine Studio-Lab-Umgebung zu Studio Classic migrieren, um mehr Rechenkapazität, Speicherplatz und Features zu nutzen. Möglicherweise möchten Sie sich jedoch mit den vorgefertigten Containern von Studio Classic vertraut machen, die für die gesamte MLOP-Pipeline optimiert sind. Weitere Informationen finden Sie unter [Amazon SageMaker Studio-Labor](studio-lab.md). Um Ihre Studio-Lab-Umgebung zu Studio Classic zu migrieren, müssen Sie zunächst Studio Classic integrieren. Folgen Sie dabei den Anweisungen unter [Überblick über die Amazon SageMaker AI-Domain](gs-studio-onboard.md). **Topics** + [Schritt 1: Exportieren Sie Ihre Studio Lab Conda-Umgebung.](#studio-lab-use-migrate-step1) + [Schritt 2: Speichern Sie Ihre Studio Lab-Artefakte.](#studio-lab-use-migrate-step2) + [Schritt 3: Importieren Ihrer Studio-Lab-Artefakte in Studio Classic](#studio-lab-use-migrate-step3) + [Schritt 4: Installieren Ihrer Conda-Umgebungen von Studio Lab in Studio Classic](#studio-lab-use-migrate-step4) ## Schritt 1: Exportieren Sie Ihre Studio Lab Conda-Umgebung. Sie können eine Conda-Umgebung exportieren und der Umgebung Bibliotheken oder Pakete hinzufügen. Befolgen Sie dazu die Schritte unter [Verwalten Sie Ihre Umgebung](studio-lab-use-manage.md). Das folgende Beispiel zeigt die Verwendung der `default`-Umgebung, die in Studio Classic exportiert werden soll. 1. Öffnen Sie das Studio-Lab-Terminal, indem Sie den Bereich **Dateibrowser** (![](http://docs.aws.amazon.com/de_de/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/folder.png)) öffnen. Wählen Sie im Menü oben im Dateibrowser das Pluszeichen (**\+**), um den **Launcher** zu öffnen, und wählen Sie dann **Terminal**. Führen Sie im Studio Lab-Terminal die Conda-Umgebungen auf, indem Sie den folgenden Befehl ausführen. ``` conda env list ``` Dieser Befehl gibt eine Liste der Conda-Umgebungen und ihrer Speicherorte im Dateisystem aus. Wenn Sie Studio Lab integrieren, aktivieren Sie automatisch die `studiolab` Conda-Umgebung. ``` # conda environments: # default /home/studio-lab-user/.conda/envs/default studiolab * /home/studio-lab-user/.conda/envs/studiolab studiolab-safemode /opt/amazon/sagemaker/safemode-home/.conda/envs/studiolab-safemode base /opt/conda ``` Wir empfehlen, die `studiolab`-, – `studiolab-safemode`und `base`-Umgebungen nicht zu exportieren. Diese Umgebungen können aus folgenden Gründen nicht in Studio Classic verwendet werden: + `studiolab`: Dadurch wird die JupyterLab Umgebung für Studio Lab eingerichtet. In Studio Lab wird eine andere Hauptversion von JupyterLab als Studio Classic ausgeführt, sodass sie in Studio Classic nicht verwendet werden kann. + `studiolab-safemode`: Dadurch wird auch die JupyterLab Umgebung für Studio Lab eingerichtet. In Studio Lab wird eine andere Hauptversion von JupyterLab als Studio Classic ausgeführt, sodass sie in Studio Classic nicht verwendet werden kann. + `base`: Diese Umgebung wird standardmäßig mit Conda bereitgestellt. Die `base`-Umgebung in Studio Lab und die `base`-Umgebung in Studio Classic enthalten inkompatible Versionen vieler Pakete. 1. Aktivieren Sie für die Conda-Umgebung, die Sie nach Studio Classic migrieren möchten, zunächst die Conda-Umgebung. Die `default`-Umgebung wird dann geändert, wenn neue Bibliotheken installiert oder daraus entfernt werden. Um den genauen Zustand der Umgebung zu ermitteln, exportieren Sie sie über die Befehlszeile in eine YAML-Datei. Mit den folgenden Befehlszeilen wird die Standardumgebung in eine YAML-Datei exportiert und eine Datei mit dem Namen `myenv.yml` erstellt. ``` conda activate default conda env export > ~/myenv.yml ``` ## Schritt 2: Speichern Sie Ihre Studio Lab-Artefakte. Nachdem Sie Ihre Umgebung in einer YAML-Datei gespeichert haben, können Sie die Umgebungsdatei auf eine beliebige Plattform verschieben. ------ #### [ Save to a local machine using Studio Lab GUI ] **Anmerkung** Die Möglichkeit, ein Verzeichnis über die Benutzeroberfläche von Studio Lab durch Klicken mit der rechten Maustaste auf das Verzeichnis herunterzuladen, ist derzeit nicht verfügbar. Wenn Sie ein Verzeichnis exportieren möchten, befolgen Sie bitte die Schritte auf der Registerkarte **In Git-Repository speichern**. Eine Möglichkeit besteht darin, die Umgebung auf Ihrem lokalen Computer zu speichern. Führen Sie dazu die folgenden Schritte aus. 1. Wählen Sie in Studio Lab im linken Menü das **Dateibrowser** -Symbol (![](http://docs.aws.amazon.com/de_de/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/folder.png)), sodass das **Dateibrowser-Bedienfeld** auf der linken Seite angezeigt wird. 1. Navigieren Sie zu Ihrem Benutzerverzeichnis, indem Sie das Dateisymbol unter der Dateisuchleiste auswählen. 1. Wählen Sie (durch Rechtsklick) die Datei `myenv.yml` aus und wählen Sie dann **Herunterladen**. Sie können diesen Vorgang für andere Dateien wiederholen, die Sie in Studio Classic importieren möchten. ------ #### [ Save to a Git repository ] Eine weitere Möglichkeit besteht darin, Ihre Umgebung in einem Git-Repository zu speichern. Diese Option dient GitHub als Beispiel. Für diese Schritte sind ein GitHub Konto und ein Repository erforderlich. Weitere Informationen finden Sie unter [GitHub](https://github.com/). Das folgende Verfahren zeigt, wie Sie Ihre Inhalte GitHub mithilfe des Studio Lab-Terminals synchronisieren. 1. Navigieren Sie vom Studio Lab-Terminal aus zu Ihrem Benutzerverzeichnis und erstellen Sie ein neues Verzeichnis, das die Dateien enthält, die Sie exportieren möchten. ``` cd ~ mkdir {{}} ``` 1. Nachdem Sie ein neues Verzeichnis erstellt haben, kopieren Sie jede Datei oder jedes Verzeichnis, in das Sie exportieren in `{{}}` möchten. Kopieren Sie eine Datei mit dem folgenden Codeformat: ``` cp {{}} {{}} ``` Ersetzen Sie zum Beispiel `{{}}` durch `myenv.yml`. Kopieren Sie ein beliebiges Verzeichnis im folgenden Codeformat: ``` cp -r {{}} {{}} ``` Ersetzen Sie zum Beispiel `{{}}` durch einen beliebigen Verzeichnisnamen in Ihrem Benutzerverzeichnis. 1. Navigieren Sie zum neuen Verzeichnis und initialisieren Sie das Verzeichnis mit dem folgenden Befehl als Git-Repository. Weitere Informationen dazu finden Sie in der [git-init-Dokumentation](https://git-scm.com/docs/git-init). ``` cd {{}} git init ``` 1. Fügen Sie mit Git alle relevanten Dateien hinzu und committen Sie Ihre Änderungen anschließend. ``` git add . git commit -m "{{}}" ``` Ersetzen Sie zum Beispiel `{{}}` durch `Add Amazon SageMaker Studio Lab artifacts to GitHub repository to migrate to Amazon SageMaker Studio Classic `. 1. Verschieben Sie das Commit in Ihr Remote-Repository. Dieses Repository hat das Format`https://github.com/{{}}/ {{}}.git`, in dem `{{}}` Ihr GitHub Benutzername und der Name Ihres Remote-Repositorys `{{}}` steht. Erstellen Sie einen Branch`{{}}`, um den Inhalt in das GitHub Repository zu übertragen. ``` git branch -M {{}} git remote add origin https://github.com/{{}}/{{}}.git git push -u origin {{}} ``` ------ ## Schritt 3: Importieren Ihrer Studio-Lab-Artefakte in Studio Classic Das folgende Verfahren zeigt, wie Sie Artefakte in Studio Classic importieren. Die Anweisungen zur Verwendung des Feature Store über die Konsole hängen davon ab, ob Sie Studio oder Studio Classic als Standardkonfiguration aktiviert haben. Weitere Informationen zum Zugriff auf Studio Classic über die Konsole finden Sie unter [Starten von Studio Classic, wenn Studio Ihre Standardkonfiguration ist](studio-launch.md#studio-launch-console-updated). Sie können Dateien von Studio Classic aus von Ihrem lokalen Computer oder aus einem Git-Repository importieren. Dazu können Sie die Benutzeroberfläche oder das Terminal von Studio Classic verwenden. Im folgenden Verfahren werden die Beispiele aus [Schritt 2: Speichern Sie Ihre Studio Lab-Artefakte.](#studio-lab-use-migrate-step2) verwendet. ------ #### [ Import using the Studio Classic GUI ] Wenn Sie die Dateien auf Ihrem lokalen Computer gespeichert haben, können Sie die Dateien mit den folgenden Schritten in Studio Classic importieren. 1. Öffnen Sie den Bereich **Dateibrowser** (![](http://docs.aws.amazon.com/de_de/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/folder.png)) oben links in Studio Classic. 1. Wählen Sie das Symbol **Dateien hochladen** (![](http://docs.aws.amazon.com/de_de/sagemaker/latest/dg/images/icons/File_upload_squid.png)) im Menü oben im Bereich **Dateibrowser**. 1. Navigieren Sie zu der Datei, die Sie importieren möchten, und wählen Sie dann **Öffnen** aus. **Anmerkung** Wenn Sie ein Verzeichnis in Studio Classic importieren möchten, komprimieren Sie zunächst das Verzeichnis auf Ihrem lokalen Computer in eine Datei. Klicken Sie auf einem Mac mit der rechten Maustaste auf das Verzeichnis und wählen Sie **„Komprimieren{{}}“**. Unter Windows klicken Sie mit der rechten Maustaste auf das Verzeichnis und wählen **Senden an** und dann **ZIP-komprimierter Ordner**. Nachdem das Verzeichnis komprimiert wurde, importieren Sie die komprimierte Datei mithilfe der vorherigen Schritte. Entpacken Sie nun die komprimierte Datei. Dazu navigieren Sie zum Studio-Classic-Terminal und führen den Befehl `{{}}.zip` aus. ------ #### [ Import using a Git repository ] Dieses Beispiel bietet zwei Optionen für das Klonen eines GitHub Repositorys in Studio Classic. Sie können die Studio-Classic-Benutzeroberfläche verwenden, indem Sie auf der linken Seite von Studio Classic auf die Registerkarte **Git** (![](http://docs.aws.amazon.com/de_de/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/git.png)) klicken. Wählen Sie „**Repository klonen**“ und fügen Sie dann Ihre GitHub Repository-URL von ein[Schritt 2: Speichern Sie Ihre Studio Lab-Artefakte.](#studio-lab-use-migrate-step2). Die andere Möglichkeit besteht darin, das Studio-Classic-Terminal mithilfe des folgenden Verfahrens zu verwenden. 1. Öffnen Sie Studio Classic **Launcher**. Weitere Informationen zum Öffnen des **Launchers** finden Sie unter [Amazon SageMaker Studio Classic Launcher](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-launcher.html). 1. Wählen Sie im **Launcher** im Bereich **Notebooks und Datenverarbeitungsressourcen** die Option **Umgebung ändern** aus. 1. Öffnen Sie den **Launcher** in Studio Classic. Um den **Launcher** zu öffnen, wählen Sie **Amazon SageMaker Studio Classic** in der oberen linken Ecke von Studio Classic. Weitere Informationen zu allen verfügbaren Möglichkeiten, den **Launcher** zu öffnen, finden Sie unter [Verwenden Sie den Amazon SageMaker Studio Classic Launcher](studio-launcher.md). 1. Wählen Sie im Dialogfeld **Umgebung ändern** in der Dropdown-Liste **Image** das **Data Science**-Image aus und dann **Auswählen**. Auf diesem Image ist Conda vorinstalliert. 1. Wählen Sie im Studio Classic **Launcher** die Option **Image-Terminal öffnen** aus. 1. Führen Sie im Image-Terminal den folgenden Befehl aus, um Ihr Repository zu klonen. Dieser Befehl erstellt in Ihrer Studio-Classic-Instance ein Verzeichnis, das nach `` benannt ist, und klont Ihre Artefakte in diesem Repository. ``` git clone https://github.com/{{}}/{{}}.git ``` ------ ## Schritt 4: Installieren Ihrer Conda-Umgebungen von Studio Lab in Studio Classic Sie können jetzt Ihre Conda-Umgebung mithilfe Ihrer YAML-Datei in Ihrer Studio-Classic-Instance neu erstellen. Öffnen Sie Studio Classic **Launcher**. Weitere Informationen zum Öffnen des **Launchers** finden Sie unter [Amazon SageMaker Studio Classic Launcher](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-launcher.html). Wählen Sie im **Launcher** die Option **Image-Terminal öffnen**. Navigieren Sie im Terminal zu dem Verzeichnis, das die YAML-Datei enthält, und führen Sie dann die folgenden Befehle aus. ``` conda env create --file {{}}.yml conda activate {{}} ``` Nachdem diese Befehle abgeschlossen sind, können Sie Ihre Umgebung als Kernel für Ihre Notebook-Instances von Studio Classic auswählen. Um die verfügbare Umgebung anzuzeigen, führen Sie den Befehl `conda env list` aus. Führen Sie den Befehl `conda activate {{}}` aus, um Ihre Umgebung zu aktivieren.