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Erstellen und Anfügen von Lebenszykluskonfigurationen
Sie können Lebenszykluskonfigurationen entweder mit dem AWS-Managementkonsole oder dem erstellen und anhängen AWS Command Line Interface.
Themen
Erstellen und Anfügen von Lebenszykluskonfigurationen (AWS CLI)
Wichtig
Stellen Sie vor Beginn sicher, dass die folgenden Voraussetzungen erfüllt sind:
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Aktualisieren Sie das, AWS CLI indem Sie den Schritten unter Installation der aktuellen AWS CLI Version folgen.
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Führen Sie das Programm von Ihrem lokalen Computer aus
aws configureund geben Sie Ihre AWS Anmeldeinformationen ein. Informationen zu AWS Anmeldeinformationen finden Sie unter Ihre AWS Anmeldeinformationen verstehen und abrufen. -
Integrieren Sie die Amazon SageMaker AI-Domain. Weitere konzeptuelle Informationen finden Sie unter Überblick über die Amazon SageMaker AI-Domain. Eine Schnellstartanleitung finden Sie unter Verwenden Sie das Schnell-Setup für Amazon SageMaker AI.
Das folgende Verfahren zeigt, wie Sie ein Lebenszyklus-Konfigurationsskript erstellen, das Hello World im Code-Editor oder gedruckt wird JupyterLab.
Anmerkung
Jedes Skript kann bis zu 16.384 Zeichen enthalten.
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Erstellen Sie auf Ihrem lokalen Rechner eine Datei namens
my-script.shmit folgendem Inhalt:#!/bin/bash set -eux echo 'Hello World!' -
Gehen Sie wie folgt vor, um Ihre
my-script.sh-Datei in das base64-Format zu konvertieren. Diese Anforderung verhindert Fehler, die bei der Kodierung von Abständen und Zeilenumbrüchen auftreten.LCC_CONTENT=`openssl base64 -A -in my-script.sh` -
Erstellen Sie eine Lebenszykluskonfiguration für die Verwendung mit Studio. Der folgende Befehl erstellt eine Lebenszykluskonfiguration, die ausgeführt wird, wenn Sie eine zugehörige
JupyterLab-Anwendung starten.aws sagemaker create-studio-lifecycle-config \ --regionregion\ --studio-lifecycle-config-namemy-lcc\ --studio-lifecycle-config-content $LCC_CONTENT \ --studio-lifecycle-config-app-typeapplication-typeGeben Sie für
studio-lifecycle-config-app-typeentwederCodeEditoroderJupyterLaban.Anmerkung
Der ARN der neu erstellten Lebenszykluskonfiguration, die zurückgegeben wird. Dieser ARN ist erforderlich, um die Lebenszykluskonfiguration an Ihre Anwendung anzuhängen.
Um sicherzustellen, dass die Umgebungen ordnungsgemäß angepasst sind, verwenden Benutzer und Administratoren unterschiedliche Befehle, um Lebenszykluskonfigurationen anzufügen.
Um die Lebenszykluskonfiguration anzuhängen, müssen Sie die UserSettings für Ihre Domain oder Ihr Benutzerprofil aktualisieren. Skripte zur Lebenszykluskonfiguration, die auf Domainebene verknüpft sind, werden von allen Benutzern übernommen. Skripte, die auf Benutzerprofilebene verknüpft sind, sind jedoch auf einen bestimmten Benutzer beschränkt.
Sie können ein neues Benutzerprofil, eine neue Domain oder einen neuen Bereich mit angefügter Lebenszykluskonfiguration mithilfe der folgenden Befehle erstellen:
Der folgende Befehl erstellt ein Benutzerprofil mit einer Lebenszykluskonfiguration für eine JupyterLab Anwendung. Fügen Sie den ARN für die Lebenszykluskonfiguration aus dem vorangegangenen Schritt zu den JupyterLabAppSettings des Benutzers hinzu. Sie können mehrere Lebenszykluskonfigurationen gleichzeitig hinzufügen, indem Sie eine Liste mit diesen übergeben. Wenn ein Benutzer eine JupyterLab Anwendung mit dem startet AWS CLI, kann er eine Lebenszykluskonfiguration angeben, anstatt die Standardkonfiguration zu verwenden. Die Lebenszykluskonfiguration, die der Benutzer übergibt, muss zur Liste der Lebenszykluskonfigurationen in JupyterLabAppSettings gehören.
# Create a new UserProfile aws sagemaker create-user-profile --domain-iddomain-id\ --user-profile-nameuser-profile-name\ --regionregion\ --user-settings '{ "JupyterLabAppSettings": { "LifecycleConfigArns": [lifecycle-configuration-arn-list] } }'
Der folgende Befehl erstellt ein Benutzerprofil mit einer Lebenszykluskonfiguration für eine Code-Editor-Anwendung. Fügen Sie den ARN für die Lebenszykluskonfiguration aus dem vorangegangenen Schritt zu den CodeEditorAppSettings des Benutzers hinzu. Sie können mehrere Lebenszykluskonfigurationen gleichzeitig hinzufügen, indem Sie eine Liste mit diesen übergeben. Wenn ein Benutzer eine Code-Editor-Anwendung mit der AWS CLI startet, kann er eine Lebenszykluskonfiguration angeben, anstatt die Standardkonfiguration zu verwenden. Die Lebenszykluskonfiguration, die der Benutzer übergibt, muss zur Liste der Lebenszykluskonfigurationen in CodeEditorAppSettings gehören.
# Create a new UserProfile aws sagemaker create-user-profile --domain-iddomain-id\ --user-profile-nameuser-profile-name\ --regionregion\ --user-settings '{ "CodeEditorAppSettings": { "LifecycleConfigArns": [lifecycle-configuration-arn-list] } }'
Um die Lebenszykluskonfiguration anzuhängen, müssen Sie die UserSettings für Ihr Benutzerprofil aktualisieren.
Der folgende Befehl erstellt ein Benutzerprofil mit einer Lebenszykluskonfiguration für eine JupyterLab Anwendung. Fügen Sie den ARN für die Lebenszykluskonfiguration aus dem vorangegangenen Schritt zu den JupyterLabAppSettings des Benutzerprofils hinzu.
# Update a UserProfile aws sagemaker update-user-profile --domain-iddomain-id\ --user-profile-nameuser-profile-name\ --regionregion\ --user-settings '{ "JupyterLabAppSettings": { "BuiltInLifecycleConfigArn":"lifecycle-configuration-arn" } }'
Der folgende Befehl erstellt ein Benutzerprofil mit einer Lebenszykluskonfiguration für eine Code-Editor-Anwendung. Fügen Sie den ARN für die Lebenszykluskonfiguration aus dem vorangegangenen Schritt zu den CodeEditorAppSettings des Benutzerprofils hinzu. Die Lebenszykluskonfiguration, die der Benutzer übergibt, muss zur Liste der Lebenszykluskonfigurationen in CodeEditorAppSettings gehören.
# Update a UserProfile aws sagemaker update-user-profile --domain-iddomain-id\ --user-profile-nameuser-profile-name\ --regionregion\ --user-settings '{ "CodeEditorAppSettings": { "BuiltInLifecycleConfigArn":"lifecycle-configuration-arn" } }'
Erstellen und Anfügen von Lebenszykluskonfigurationen (Konsole)
Um Lebenszykluskonfigurationen in der zu erstellen und anzuhängen AWS-Managementkonsole, navigieren Sie zur Amazon SageMaker AI-Konsole