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.
# Erstellen Sie eine Lebenszykluskonfiguration aus dem AWS CLI für Amazon SageMaker Studio Classic
**Wichtig**
Benutzerdefinierte IAM-Richtlinien, die es Amazon SageMaker Studio oder Amazon SageMaker Studio Classic ermöglichen, SageMaker Amazon-Ressourcen zu erstellen, müssen auch Berechtigungen zum Hinzufügen von Tags zu diesen Ressourcen gewähren. Die Berechtigung zum Hinzufügen von Tags zu Ressourcen ist erforderlich, da Studio und Studio Classic automatisch alle von ihnen erstellten Ressourcen taggen. Wenn eine IAM-Richtlinie Studio und Studio Classic das Erstellen von Ressourcen, aber kein Tagging erlaubt, können "AccessDenied" Fehler beim Versuch, Ressourcen zu erstellen, auftreten. Weitere Informationen finden Sie unter [Erteilen Sie Berechtigungen für das Taggen von SageMaker KI-Ressourcen](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).
[AWS verwaltete Richtlinien für Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)die Berechtigungen zum Erstellen von SageMaker Ressourcen gewähren, beinhalten bereits Berechtigungen zum Hinzufügen von Tags beim Erstellen dieser Ressourcen.
**Wichtig**
Seit dem 30. November 2023 heißt das vorherige Amazon SageMaker Studio-Erlebnis jetzt Amazon SageMaker Studio Classic. Der folgende Abschnitt bezieht sich konkret auf die Verwendung der Studio-Classic-Anwendung. Informationen zur Verwendung der aktualisierten Studio-Konfiguration finden Sie unter [Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md).
Studio Classic wird weiterhin für bestehende Workloads beibehalten, ist aber nicht mehr für das Onboarding verfügbar. Sie können nur vorhandene Studio Classic-Anwendungen beenden oder löschen und keine neuen erstellen. Wir empfehlen Ihnen, [Ihren Workload auf das neue Studio-Erlebnis zu migrieren](studio-updated-migrate.md).
Das folgende Thema zeigt, wie Sie mithilfe von eine Lebenszykluskonfiguration erstellen AWS CLI , um die Anpassung für Ihre Studio Classic-Umgebung zu automatisieren.
## Voraussetzungen
Stellen Sie vor Beginn sicher, dass die folgenden Voraussetzungen erfüllt sind:
+ Aktualisieren Sie die, AWS CLI indem Sie den Schritten unter [Installation der aktuellen AWS CLI Version](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/install-cliv1.html#install-tool-bundled) folgen.
+ Führen Sie `aws configure` von Ihrem lokalen Rechner aus und geben Sie Ihre AWS -Anmeldedaten ein. Informationen zu AWS Anmeldeinformationen finden Sie unter [AWS Anmeldeinformationen verstehen und abrufen](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws-sec-cred-types.html).
+ Gehen Sie wie unter beschrieben vor, um in die SageMaker AI-Domain einzusteigen[Überblick über die Amazon SageMaker AI-Domain](gs-studio-onboard.md).
## Schritt 1: Erstellen einer Lebenszykluskonfiguration
Das folgende Verfahren zeigt, wie Sie ein Skript für die Lebenszykluskonfiguration erstellen, das `Hello World` ausgibt.
**Anmerkung**
Jedes Skript kann bis zu **16.384 Zeichen** enthalten.
1. Erstellen Sie auf Ihrem lokalen Rechner eine Datei namens `my-script.sh` mit folgendem Inhalt.
```
#!/bin/bash
set -eux
echo 'Hello World!'
```
1. Konvertieren Sie Ihre `my-script.sh`-Datei in das base64-Format. Diese Anforderung verhindert Fehler, die bei der Kodierung von Abständen und Zeilenumbrüchen auftreten.
```
LCC_CONTENT=`openssl base64 -A -in my-script.sh`
```
1. Erstellen Sie eine Lebenszykluskonfiguration für die Verwendung mit Studio Classic. Der folgende Befehl erstellt eine Lebenszykluskonfiguration, die ausgeführt wird, wenn Sie eine zugehörige `KernelGateway` Anwendung starten.
```
aws sagemaker create-studio-lifecycle-config \
--region region \
--studio-lifecycle-config-name my-studio-lcc \
--studio-lifecycle-config-content $LCC_CONTENT \
--studio-lifecycle-config-app-type KernelGateway
```
Notieren Sie sich den ARN der neu erstellten Lebenszykluskonfiguration, die zurückgegeben wird. Dieser ARN ist erforderlich, um die Lebenszykluskonfiguration an Ihre Anwendung anzuhängen.
## Schritt 2: Hängen Sie die Lebenszykluskonfiguration an Ihre Domain, Ihr Benutzerprofil oder Ihren gemeinsam genutzten Bereich an
Um die Lebenszykluskonfiguration anzuhängen, müssen Sie die `UserSettings` für Ihre Domain oder Ihr Benutzerprofil oder die `SpaceSettings` für einen gemeinsam genutzten Bereich aktualisieren. Skripts zur Lebenszykluskonfiguration, die auf Domainebene verknüpft sind, werden von allen Benutzern übernommen. Skripts, die auf Benutzerprofilebene verknüpft sind, sind jedoch einem bestimmten Benutzer zugeordnet, während Skripte, die auf der Ebene des gemeinsam genutzten Bereichs verknüpft sind, dem gemeinsam genutzten Bereich zugeordnet sind.
Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie Sie ein neues Benutzerprofil mit angefügter Lebenszykluskonfiguration erstellen. Sie können auch eine neue Domain oder einen neuen Bereich mit angefügter Lebenszykluskonfiguration erstellen, indem Sie die Befehle [create-domain](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/create-domain.html) bzw. [create-space](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/create-space.html) verwenden.
Fügen Sie den ARN für die Lebenszykluskonfiguration aus dem vorherigen Schritt zu den Einstellungen für den entsprechenden App-Typ hinzu. Legen Sie sie zum Beispiel in der `JupyterServerAppSettings` des Benutzers ab. Sie können mehrere Lebenszykluskonfigurationen gleichzeitig hinzufügen, indem Sie eine Liste von Lebenszykluskonfigurationen übergeben. Wenn ein Benutzer eine JupyterServer Anwendung mit dem startet AWS CLI, kann er eine Lebenszykluskonfiguration übergeben, die anstelle der Standardkonfiguration verwendet werden soll. Die Lebenszykluskonfiguration, die der Benutzer übergibt, muss zur Liste der Lebenszykluskonfigurationen in `JupyterServerAppSettings` gehören.
```
# Create a new UserProfile
aws sagemaker create-user-profile --domain-id domain-id \
--user-profile-name user-profile-name \
--region region \
--user-settings '{
"JupyterServerAppSettings": {
"LifecycleConfigArns":
[lifecycle-configuration-arn-list]
}
}'
```
Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie Sie einen vorhandenen Shared Space aktualisieren, um die Lebenszykluskonfiguration anzufügen. Sie können auch ein vorhandenes Domänen- oder Benutzerprofil mit einer angehängten Lebenszykluskonfiguration aktualisieren, indem Sie den Befehl [update-domain](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/update-domain.html) oder [update-user-profile](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/update-user-profile.html)verwenden. Wenn Sie die Liste der angehängten Lebenszykluskonfigurationen aktualisieren, müssen Sie alle Lebenszykluskonfigurationen als Teil der Liste übergeben. Wenn eine Lebenszykluskonfiguration nicht Teil dieser Liste ist, wird sie nicht an die Anwendung angehängt.
```
aws sagemaker update-space --domain-id domain-id \
--space-name space-name \
--region region \
--space-settings '{
"JupyterServerAppSettings": {
"LifecycleConfigArns":
[lifecycle-configuration-arn-list]
}
}'
```
Informationen zum Festlegen einer standardmäßigen Lebenszykluskonfiguration für eine Ressource finden Sie unter [Standard-Lebenszykluskonfigurationen für Amazon SageMaker Studio Classic festlegen](studio-lcc-defaults.md).
## Schritt 3: Starten der Anwendung mit Lebenszykluskonfiguration
Nachdem Sie eine Lebenszykluskonfiguration an eine Domain, ein Benutzerprofil oder einen Bereich angehängt haben, kann der Benutzer sie auswählen, wenn er eine Anwendung mit dem AWS CLI startet. In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie eine Anwendung mit angefügter Lebenszykluskonfiguration starten. Informationen zum Ändern der standardmäßigen Lebenszykluskonfiguration nach dem Start einer JupyterServer Anwendung finden Sie unter. [Standard-Lebenszykluskonfigurationen für Amazon SageMaker Studio Classic festlegen](studio-lcc-defaults.md)
Starten Sie den gewünschten Anwendungstyp mit dem `create-app` Befehl und geben Sie den ARN für die Lebenszykluskonfiguration im `resource-spec` Argument an.
+ Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie eine `JupyterServer`-Anwendung mit einer zugehörigen Lebenszykluskonfiguration erstellen. Bei der Erstellung des `JupyterServer` müssen die `app-name` `default` sein. Der als Teil des `resource-spec` Parameters übergebene ARN für die Lebenszykluskonfiguration muss Teil der Liste der Lebenszykluskonfigurationen sein, die in `UserSettings` für Ihre Domäne oder Ihr Benutzerprofil oder `SpaceSettings` für einen gemeinsam genutzten Bereich ARNs angegeben ist.
```
aws sagemaker create-app --domain-id domain-id \
--region region \
--user-profile-name user-profile-name \
--app-type JupyterServer \
--resource-spec LifecycleConfigArn=lifecycle-configuration-arn \
--app-name default
```
+ Das folgende Beispiel zeigt, wie Sie eine `KernelGateway`-Anwendung mit einer zugehörigen Lebenszykluskonfiguration erstellen.
```
aws sagemaker create-app --domain-id domain-id \
--region region \
--user-profile-name user-profile-name \
--app-type KernelGateway \
--resource-spec LifecycleConfigArn=lifecycle-configuration-arn,SageMakerImageArn=sagemaker-image-arn,InstanceType=instance-type \
--app-name app-name
```