Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # Entidades y estados de dominio de Amazon SageMaker AI El dominio Amazon SageMaker SageMaker AI admite entornos de aprendizaje automático (ML) de IA. Un dominio de SageMaker IA se compone de las siguientes entidades y sus valores de estado asociados. Para ver los pasos de incorporación para crear un dominio, consulte [Descripción general del dominio Amazon SageMaker AI](gs-studio-onboard.md). + **Dominio**: un dominio consta de lo siguiente. + Un volumen asociado de Amazon Elastic File System (Amazon EFS) + Una lista de usuarios autorizados. + Una variedad de configuraciones de seguridad, aplicaciones, políticas y Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC). Los usuarios de un dominio pueden compartir archivos de bloc de notas y otros artefactos entre sí. Una cuenta puede tener varios dominios. Para obtener más información sobre varios dominios, consulte [Información general sobre varios dominios](domain-multiple.md). + **Perfil de usuario**: un perfil de usuario representa a un único usuario dentro de un dominio. Es la forma principal de hacer referencia a un usuario a efectos de uso compartido, elaboración de informes y otras características orientadas al usuario. Esta entidad se crea cuando un usuario se incorpora al dominio Amazon SageMaker AI. Para obtener más información sobre los perfiles de usuario, consulte [Perfiles de usuario del dominio](domain-user-profile.md). + **Espacio compartido**: un espacio compartido consta de una JupyterServer aplicación y un directorio compartidos. Todos los usuarios del dominio tienen acceso al espacio compartido. Todos los perfiles de usuario de un dominio tienen acceso a todos los espacios compartidos del dominio. Para obtener más información sobre los espacios compartidos, consulte [Colaboración con espacios compartidos](domain-space.md). + **App**: representa una aplicación que facilita la experiencia de lectura y ejecución de los cuadernos, terminales y consolas del usuario. El tipo de aplicación puede ser JupyterServer KernelGateway, RStudioServerPro, o RSession. Un usuario puede tener varias aplicaciones activas simultáneamente. En las siguientes tablas se describen los valores de estado de las entidades `domain`, `UserProfile`, `shared space` y `App`. Cuando proceda, también se proporcionan los pasos para la solución de problemas. valores de estado del dominio | Valor | Description (Descripción) | | --- | --- | | Pending (Pendiente) | Creación continua del dominio. | | InService | Creación correcta del dominio. | | Actualización | Actualización continua del dominio. | | Eliminación | Eliminación continua del dominio. | | Con error | Creación incorrecta del dominio. Llame a la API DescribeDomain para ver el motivo del error al crear el dominio. Elimine el dominio incorrecto y vuelva a crearlo después de corregir el error que se menciona en FailureReason. | | Update\$1Failed | Actualización incorrecta del dominio. Llame a la API DescribeDomain para ver el motivo del error al actualizar el dominio. Llame a la API UpdateDomain después de corregir el error mencionado en FailureReason. | | Delete\$1Failed | Eliminación incorrecta del dominio. Llame a la API DescribeDomain para ver el motivo del error al eliminar el dominio. Dado que la eliminación no se ha realizado correctamente, es posible que algunos recursos aún se sigan ejecutando; sin embargo, no puede utilizar ni actualizar el dominio. Vuelva a llamar a la API DeleteDomain después de corregir el error mencionado en FailureReason. | Valores de estado de `UserProfile` | Valor | Description (Descripción) | | --- | --- | | Pending (Pendiente) | Creación en curso de UserProfile. | | InService | Creación correcta de UserProfile. | | Actualización | Actualización en curso de UserProfile. | | Eliminación | Eliminación en curso de la UserProfile. | | Con error | No se pudo crear UserProfile. Llame a la API DescribeUserProfile para ver el motivo del error al crear el UserProfile. Elimine el UserProfile incorrecto y vuelva a crearlo después de corregir el error mencionado en FailureReason. | | Update\$1Failed | La actualización del UserProfile no se ha realizado correctamente. Llame a la API DescribeUserProfile para ver el motivo del error al actualizar el UserProfile. Vuelva a llamar a la API UpdateUserProfile después de corregir el error mencionado en FailureReason. | | Delete\$1Failed | La eliminación del UserProfile no se ha realizado correctamente. Llame a la API DescribeUserProfile para ver el motivo del error al eliminar el UserProfile. Dado que la eliminación no se ha realizado correctamente, es posible que algunos recursos aún se sigan ejecutando; sin embargo, no puede utilizar ni actualizar el UserProfile. Vuelva a llamar a la API DeleteUserProfile después de corregir el error mencionado en FailureReason. | Valores de estado de shared space | Valor | Description (Descripción) | | --- | --- | | Pending (Pendiente) | Creación en curso de shared space. | | InService | Creación correcta de shared space. | | Eliminación | Eliminación en curso de un espacio compartido. | | Con error | No se pudo crear shared space. Llame a la API DescribeSpace para ver el motivo del error al crear el espacio compartido. Elimine el espacio compartido incorrecto y vuelva a crearlo después de corregir el error mencionado en FailureReason. | | Update\$1Failed | La actualización de shared space no se ha realizado correctamente. Llame a la API DescribeSpace para ver el motivo del error al actualizar el espacio compartido. Vuelva a llamar a la API UpdateSpace después de corregir el error mencionado en FailureReason. | | Delete\$1Failed | La eliminación de shared space no se ha realizado correctamente. Llame a la API DescribeSpace para ver el motivo del error al eliminar el espacio compartido. Dado que la eliminación no se ha realizado correctamente, es posible que algunos recursos aún se sigan ejecutando; sin embargo, no puede utilizar ni actualizar el espacio compartido. Vuelva a llamar a la API DeleteSpace después de corregir el error mencionado en FailureReason. | | Deleted (Eliminado) | Eliminación correcta de shared space. | Valores de estado de `App` | Valor | Description (Descripción) | | --- | --- | | Pending (Pendiente) | Creación en curso de App. | | InService | Creación correcta de la App. | | Eliminación | Eliminación en curso de la App. | | Con error | No se pudo crear App. Llame a la API DescribeApp para ver el motivo del error de la creación de la App. Vuelva a llamar a la API CreateApp después de corregir el error mencionado en FailureReason. | | Deleted (Eliminado) | Eliminación correcta de la App. | ## Mantenimiento de aplicaciones Al menos una vez cada 90 días, la SageMaker IA actualiza la seguridad y el rendimiento del software subyacente para las aplicaciones Amazon SageMaker Studio Classic JupyterServer y KernelGateway SageMaker Canvas y Amazon SageMaker Data Wrangler. Algunos elementos de mantenimiento, como las actualizaciones del sistema operativo, requieren que la SageMaker IA desconecte la aplicación durante un breve período de tiempo durante el período de mantenimiento. Como este mantenimiento desconecta la aplicación, no puede realizar ninguna operación mientras se actualiza el software subyacente. Cuando la actividad de mantenimiento está en curso, el estado de la aplicación pasa de **Pendiente **InService**a Pendiente**. Cuando se completa el mantenimiento, el estado de la aplicación vuelve a **InService**. Si se produce un error al aplicar los parches, el estado de la aplicación pasa a ser **Error**. Si una aplicación está en estado **Error**, se recomienda crear una nueva aplicación del mismo tipo. Para obtener más información sobre cómo crear aplicaciones de Studio Classic, consulte [Cierre y actualice Amazon SageMaker Studio Classic y sus aplicaciones](studio-tasks-update.md). Para obtener información sobre la creación de aplicaciones de SageMaker Canvas, consulte[Administración de aplicaciones](canvas-manage-apps.md). Para obtener más información, póngase en contacto con https://aws.amazon.com/premiumsupport/. **Topics** + [ ## Mantenimiento de aplicaciones ](#domain-maintenance) + [ # Cómo completar los requisitos previos de ](domain-prerequisites.md) + [ # Oculte las herramientas y aplicaciones de aprendizaje automático en la interfaz de usuario de Amazon SageMaker Studio ](studio-updated-ui-customize-tools-apps.md) + [ # Oculta los tipos de instancias y las imágenes en la interfaz de usuario de Amazon SageMaker Studio ](studio-updated-ui-customize-instances-images.md) + [ # Información general sobre varios dominios ](domain-multiple.md) + [ # Aislamiento de los recursos del dominio ](domain-resource-isolation.md) + [ # Configuración predeterminada para los dominios de Amazon SageMaker AI ](domain-set-defaults.md) + [ # Propagación de etiquetas personalizadas ](custom-tags.md) + [ # Adición de un sistema de archivos personalizado a un dominio ](domain-custom-file-system.md) + [ # Visualización de los detalles del entorno de dominio ](domain-space-environment.md) + [ # Visualización de dominios ](domain-view.md) + [ # Edición de la configuración del dominio ](domain-edit.md) + [ # Eliminar un dominio de Amazon SageMaker AI ](gs-studio-delete-domain.md) + [ # Perfiles de usuario del dominio ](domain-user-profile.md) + [ # Grupos de IAM Identity Center en un dominio ](domain-groups.md) + [ # Descripción de los permisos y roles de ejecución de espacio de dominio ](execution-roles-and-spaces.md) + [ # Consulta los recursos de SageMaker IA de tu dominio ](sm-console-domain-resources-view.md) + [ # Cierre los recursos de SageMaker IA de su dominio ](sm-console-domain-resources-shut-down.md) + [ # Dónde bloquear los recursos por función de la SageMaker IA ](sm-shut-down-resources-per-feature.md) # Cómo completar los requisitos previos de Para utilizar las funciones disponibles en un dominio de Amazon SageMaker AI, debe cumplir los siguientes requisitos previos. + Debe incorporarse a un dominio. Para obtener más información, consulta [Cómo incorporarse al dominio Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs-studio-onboard.html). + (Opcional) Si interactúa con su dominio mediante el AWS CLI, también debe cumplir los siguientes requisitos previos. + AWS CLI Actualícelo siguiendo los pasos que se indican en [Instalación de la AWS CLI versión actual](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/install-cliv1.html#install-tool-bundled). + Desde su máquina local, ejecute `aws configure` y proporcione sus AWS credenciales. Para obtener información sobre AWS las credenciales, consulte [Descripción y obtención de AWS las credenciales](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws-sec-cred-types.html). # Oculte las herramientas y aplicaciones de aprendizaje automático en la interfaz de usuario de Amazon SageMaker Studio **importante** A partir del 30 de noviembre de 2023, la experiencia anterior de Amazon SageMaker Studio pasa a denominarse Amazon SageMaker Studio Classic. La siguiente sección está dedicada expresamente al uso de la experiencia de Studio actualizada. Para obtener más información sobre el uso de la aplicación de Studio Classic, consulte [Amazon SageMaker Studio Clásico](studio.md). En este tema se muestra cómo ocultar las aplicaciones y las herramientas de aprendizaje automático (ML) que se muestran en la interfaz de usuario (UI) de Amazon SageMaker Studio. Para obtener más información sobre la IU de Studio, consulte [Descripción general de la interfaz de usuario de Amazon SageMaker Studio](studio-updated-ui.md). Esta personalización no bloquea el acceso a estos recursos. Si, en su lugar, desea bloquear el acceso a una aplicación, consulte [Gestor de SageMaker funciones de Amazon](role-manager.md). Para obtener más información sobre las aplicaciones, consulte [Aplicaciones compatibles con Amazon SageMaker Studio](studio-updated-apps.md). La función de personalización de la interfaz de usuario de Studio no está disponible en Amazon SageMaker Studio Classic. Puede personalizar la IU de Studio para el dominio y para el usuario: + La personalización del dominio establece la configuración predeterminada para todos los usuarios del dominio. Estos ajustes predeterminados se aplican a todos los usuarios del dominio en cuyos ajustes de usuario individuales *no* se hayan realizado estos cambios. + La personalización del usuario tendrá prioridad sobre los ajustes del dominio. Consulte los siguientes temas para obtener más información sobre los diferentes niveles de personalización y cómo aplicarlos. **Topics** + [ # Ocultación de las aplicaciones y herramientas de machine learning para el dominio ](studio-updated-ui-customize-tools-apps-domain.md) + [ # Ocultación de las aplicaciones y herramientas de machine learning para el usuario ](studio-updated-ui-customize-tools-apps-user.md) # Ocultación de las aplicaciones y herramientas de machine learning para el dominio A continuación, se muestra cómo usar la consola para personalizar las aplicaciones y las herramientas de ML que se muestran en Studio para el dominio. Para obtener más información, consulte [Oculte las herramientas y aplicaciones de aprendizaje automático en la interfaz de usuario de Amazon SageMaker Studio](studio-updated-ui-customize-tools-apps.md). Esta función no está disponible si Amazon SageMaker Studio Classic está configurada como experiencia predeterminada. ## Instrucciones para ocultar aplicaciones y herramientas de machine learning para el dominio (consola) **Ocultación de aplicaciones y herramientas de machine learning en la IU de Studio para el dominio (consola)** 1. Abre la consola Amazon SageMaker AI en [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/). 1. En el panel de navegación izquierdo, seleccione **Configuraciones de administración**. 1. En **Configuraciones de administración**, elija **Dominios**. 1. En la lista de dominios, elija el enlace al dominio que desee editar. 1. En la página **Detalles del dominio**, elija la pestaña **Configuraciones de aplicaciones**. 1. En la sección **SageMaker Studio**, selecciona **Personalizar la interfaz de usuario de Studio**. 1. En la página **Personalizar IU de Studio**, puede ocultar las aplicaciones y herramientas de ML que aparecen en Studio desactivándolas. No todas las características de ML están disponibles en todas las regiones. 1. Una vez revisados los cambios, seleccione **Guardar**. Cuando haya terminado, en la parte superior de la página verá un banner verde con un mensaje que indica que se ha realizado correctamente. ## Instrucciones para ocultar las aplicaciones y herramientas de machine learning para el dominio (AWS CLI) **nota** Para utilizar esta función, es posible que tengas que actualizar a la última AWS CLI versión. Para obtener más información, consulte [Instalación o actualización de la versión más reciente de la AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html). AWS CLI Para personalizar las aplicaciones y herramientas de aprendizaje automático que se muestran en Studio a nivel de dominio, puede utilizar [StudioWebPortalSettings](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_StudioWebPortalSettings.html). Utilice `HiddenAppTypes` para ocultar aplicaciones y `HiddenMlTools` para ocultar herramientas de ML. En el siguiente ejemplo, SageMaker Canvas y Code Editor están ocultos para los usuarios del dominio`domainId`. ``` aws sagemaker update-domain \ --domain-id domainId \ --default-user-settings '{"StudioWebPortalSettings": {"HiddenAppTypes": ["Canvas", "CodeEditor"]}}' ``` Tenga en cuenta que no todas las características de ML están disponibles en todas las Regiones de AWS. # Ocultación de las aplicaciones y herramientas de machine learning para el usuario A continuación, se muestra cómo personalizar las aplicaciones y herramientas de ML que se muestran en Studio para el usuario. Para obtener más información, consulte [Oculte las herramientas y aplicaciones de aprendizaje automático en la interfaz de usuario de Amazon SageMaker Studio](studio-updated-ui-customize-tools-apps.md). Esta característica no está disponible si Studio Classic está configurado como la experiencia predeterminada. ## Instrucciones para ocultar las aplicaciones y herramientas de machine learning para el usuario (consola) **Ocultación en la IU de Studio de las aplicaciones y herramientas de machine learning para el usuario (consola)** 1. Abre la consola Amazon SageMaker AI en [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/). 1. En el panel de navegación izquierdo, seleccione **Configuraciones de administración**. 1. En **Configuraciones de administración**, elija **Dominios**. 1. En la lista de dominios, elija el enlace al dominio que desee editar. 1. En la página **Detalles del dominio**, elija la pestaña **Perfiles de usuario**. 1. En la sección **Perfiles de usuario**, seleccione el enlace al perfil de usuario que desea editar. 1. Elija la pestaña **Configuraciones de aplicaciones**. 1. En la sección **SageMaker Studio**, selecciona **Personalizar la interfaz de usuario de Studio**. 1. En la página **Personalizar IU de Studio**, puede ocultar las aplicaciones y herramientas de ML que aparecen en Studio desactivándolas. No todas las características de ML están disponibles en todas las regiones. 1. Una vez revisados los cambios, seleccione **Guardar**. Esto lo llevará de nuevo al flujo de edición del perfil de usuario. 1. Seleccione **Save changes (Guardar cambios)**. Cuando haya terminado, en la parte superior de la página verá un banner verde con un mensaje que indica que se ha realizado correctamente. ## Instrucciones para ocultar las aplicaciones y herramientas de machine learning para el usuario (AWS CLI) **nota** Para utilizar esta función, es posible que tengas que actualizar a la última AWS CLI versión. Para obtener más información, consulte [Instalación o actualización de la versión más reciente de la AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html). Puede utilizarla AWS CLI para personalizar las aplicaciones y herramientas de aprendizaje automático que se muestran en Studio a nivel de usuario, utilizando [StudioWebPortalSettings](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_StudioWebPortalSettings.html). Utilice `HiddenAppTypes` para ocultar aplicaciones y `HiddenMlTools` para ocultar herramientas de ML. En el siguiente ejemplo, SageMaker Canvas y Code Editor están ocultos para *userProfileName* el usuario del dominio`domainId`. ``` aws sagemaker update-user-profile \ --domain-id domainId \ --user-profile-name userProfileName \ --user-settings '{"StudioWebPortalSettings": {"HiddenAppTypes": ["Canvas", "CodeEditor"]}}' ``` Tenga en cuenta que no todas las características de ML están disponibles en todas las Regiones de AWS. # Oculta los tipos de instancias y las imágenes en la interfaz de usuario de Amazon SageMaker Studio **importante** A partir del 30 de noviembre de 2023, la experiencia anterior de Amazon SageMaker Studio pasa a denominarse Amazon SageMaker Studio Classic. La siguiente sección está dedicada expresamente al uso de la experiencia de Studio actualizada. Para obtener más información sobre el uso de la aplicación de Studio Classic, consulte [Amazon SageMaker Studio Clásico](studio.md). En este tema se muestra cómo ocultar los tipos de instancias de Amazon SageMaker AI y las imágenes que se muestran en la interfaz de usuario (UI) de Amazon SageMaker Studio. Para obtener más información sobre la IU de Studio, consulte [Descripción general de la interfaz de usuario de Amazon SageMaker Studio](studio-updated-ui.md). Al ocultar los tipos e imágenes de instancias de SageMaker IA: + Los usuarios afectados no podrán ver los recursos ocultos en la IU de Studio. + Los usuarios afectados no podrán ejecutar ni crear un espacio nuevo con las configuraciones ocultas. + Esto no se aplicará a los espacios que estén ejecutando en ese momento los usuarios afectados. + Cuando un usuario afectado intente ejecutar un espacio con los recursos ocultos, recibirá una notificación que indica que el administrador ha deshabilitado los recursos pertinentes. **nota** Si, en lugar de *ocultarlos*, quiere *restringir* los tipos de instancias disponibles para los usuarios mediante una política de AWS Identity and Access Management , consulte: [¿Puedo limitar el tipo de instancias que los científicos de datos pueden lanzar para realizar trabajos de formación en SageMaker IA?](https://repost.aws/questions/QUd77APmdHTx-2FZCvZfS6Qg/can-i-limit-the-type-of-instances-that-data-scientists-can-launch-for-training-jobs-in-sagemaker) en AWS Re:post. [Limitar los tipos de instancias en Amazon SageMaker AI mediante la política de IAM](https://stackoverflow.com/questions/76426316/limiting-instances-types-on-aws-sagemaker-via-iam-policy) en StackOverflow. La función de personalización de la interfaz de usuario de Studio no está disponible en Amazon SageMaker Studio Classic. Puede personalizar la IU de Studio para el dominio y para el usuario: + La personalización del dominio establece la configuración predeterminada para todos los usuarios del dominio. + La personalización del usuario tendrá prioridad sobre los ajustes del dominio. Consulte los siguientes temas para obtener más información sobre los diferentes niveles de personalización y cómo aplicarlos. **Topics** + [ # Ocultación de tipos de instancias e imágenes en el dominio ](studio-updated-ui-customize-instances-images-domain.md) + [ # Ocultación de tipos de instancias e imágenes para el usuario ](studio-updated-ui-customize-instances-images-user.md) # Ocultación de tipos de instancias e imágenes en el dominio A continuación, se muestra cómo usar la consola para establecer reglas que impidan que los tipos de instancias y las imágenes de Amazon SageMaker AI se muestren en la interfaz de usuario clásica de Amazon SageMaker Studio a *nivel de dominio*. Para obtener más información, consulte [Oculta los tipos de instancias y las imágenes en la interfaz de usuario de Amazon SageMaker Studio](studio-updated-ui-customize-instances-images.md). Una vez realizados estos cambios para el dominio: + Estos cambios no afectarán a ningún espacio que esté abierto en ese momento. + Estos cambios afectarán a la visibilidad *predeterminada* de los usuarios del dominio a partir de ese momento. Estos ajustes predeterminados se aplican a todos los usuarios del dominio en cuyos ajustes de usuario individuales *no* se hayan realizado estos cambios. + Los ajustes de usuario tienen prioridad sobre los ajustes de dominio. La función de personalización de la interfaz de usuario de Studio no está disponible en Amazon SageMaker Studio Classic. ## Instrucciones para ocultar tipos de instancias e imágenes para el dominio (consola) **Ocultación de tipos de instancias e imágenes de la IU de Studio para el dominio (consola)** 1. Abre la consola Amazon SageMaker AI en [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/). 1. En el panel de navegación izquierdo, seleccione **Configuraciones de administración**. 1. En **Configuraciones de administración**, elija **Dominios**. 1. En la lista de dominios, elija el enlace al dominio que desee editar. 1. En la página **Detalles del dominio**, elija la pestaña **Configuración del dominio**. 1. En la pestaña **Configuración del dominio**, puede ver las reglas del dominio en la sección **Reglas del dominio**. 1. En la sección **Reglas del dominio**, seleccione **Administrar reglas**. 1. En la página **Administrar las reglas del dominio**, seleccione un **Tipo de regla**. Tenga en cuenta que no todos los tipos de instancias e imágenes están disponibles en todas las Regiones de AWS. 1. Si eliges el **tipo de instancia**, puedes usar la acción **Ocultar** para ocultar los tipos de instancias de SageMaker IA que elijas en la lista desplegable de **Tipos de instancia**. 1. **Si eliges **Imagen**, puedes usar la acción **Ocultar para ocultar** SageMaker las imágenes que elijas en la lista desplegable situada debajo de Imagen.** 1. (Opcional) Seleccione **\$1 Agregar una nueva regla** para añadir más reglas. 1. Una vez revisados los cambios, seleccione **Enviar**. Cuando haya terminado, en la parte superior de la página verá un banner verde con un mensaje que indica que se ha realizado correctamente. ## Instrucciones para ocultar tipos de instancias e imágenes para el dominio (AWS CLI) **nota** Para utilizar esta función, es posible que tengas que actualizar a la última AWS CLI versión. Para obtener más información, consulte [Instalación o actualización de la versión más reciente de la AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html). Puedes utilizarla AWS CLI para personalizar las instancias e imágenes de SageMaker IA que se muestran en la interfaz de usuario de Studio a nivel de dominio, utilizando [StudioWebPortalSettings](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_StudioWebPortalSettings.html). Se usa `HiddenInstanceTypes` para ocultar tipos de instancias y se usa `HiddenSageMakerImageVersionAliases` para ocultar SageMaker imágenes. Tenga en cuenta que cuando utilice `HiddenSageMakerImageVersionAliases`: + La API solo acepta `VersionAliases` secundarias (por ejemplo, `1.9`), en lugar de parches (por ejemplo, `1.9.1`). + Puede introducir versiones no publicadas a través de la CLI o el SDK. Sin embargo, estas versiones no se mostrarán en la consola y se sobrescribirán después de editar las reglas en la consola. En el siguiente ejemplo, en el caso del editor de código, basado en Code-OSS, Visual Studio Code (código abierto) y JupyterLab, de forma predeterminada, lo siguiente está oculto para los usuarios en el dominio: `domainId` + Los tipos de instancias `ml.r6id.24xlarge` y `ml.r6id.32xlarge`. + Las versiones `1.9` y `1.8` de `sagemaker_distribution` de la imagen. ``` aws sagemaker update-domain \ --domain-id domainId \ --default-user-settings '{ "StudioWebPortalSettings": { "HiddenInstanceTypes": [ "ml.r6id.24xlarge", "ml.r6id.32xlarge" ], "HiddenSageMakerImageVersionAliases": [ { "SageMakerImageName": "sagemaker_distribution", "VersionAliases": [ "1.9", "1.8" ] } ] } }' ``` Tenga en cuenta que no todos los tipos de instancias e imágenes están disponibles en todas las Regiones de AWS. # Ocultación de tipos de instancias e imágenes para el usuario **aviso** La personalización de un perfil de usuario es una acción permanente. Si se guarda la configuración personalizada, este perfil de usuario sobrescribirá la configuración del dominio y dejará de actualizarse dinámicamente con el dominio en el futuro. A continuación, se muestra cómo usar la consola para establecer reglas que impidan que los tipos de instancias y las imágenes de Amazon SageMaker AI se muestren en la interfaz de usuario clásica de Amazon SageMaker Studio a *nivel de usuario*. Para obtener más información, consulte [Oculta los tipos de instancias y las imágenes en la interfaz de usuario de Amazon SageMaker Studio](studio-updated-ui-customize-instances-images.md). Esta configuración tiene prioridad sobre la configuración del dominio. La característica de personalización de la IU de Studio no está disponible en Studio Classic. ## Instrucciones para ocultar tipos de instancias e imágenes para el usuario (consola) **Ocultación de tipos de instancias e imágenes de la IU de Studio para el usuario (consola)** 1. Abre la consola Amazon SageMaker AI en [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/). 1. En el panel de navegación izquierdo, seleccione **Configuraciones de administración**. 1. En **Configuraciones de administración**, elija **Dominios**. 1. En la lista de dominios, elija el enlace al dominio que desee editar. 1. En la página **Detalles del dominio**, elija la pestaña **Perfiles de usuario**. 1. En la sección **Perfiles de usuario**, seleccione el enlace al perfil de usuario que desea editar. 1. En la pestaña Detalles del usuario, puede ver las reglas que se aplican al usuario en la sección Reglas del perfil de usuario. 1. En la sección Reglas del perfil de usuario, seleccione Administrar reglas. 1. En la página Administrar reglas de perfil de usuario, elija un tipo de regla. Tenga en cuenta que no todos los tipos de instancias e imágenes están disponibles en todas las Regiones de AWS. 1. Si eliges el **tipo de instancia**, puedes usar la acción **Ocultar** para ocultar los tipos de instancias de SageMaker IA que elijas en la lista desplegable de **Tipos de instancia**. 1. **Si eliges **Imagen**, puedes usar la acción **Ocultar para ocultar** SageMaker las imágenes que elijas en la lista desplegable situada debajo de Imagen.** 1. (Opcional) Seleccione **\$1 Agregar una nueva regla** para añadir más reglas. 1. Una vez revisados los cambios, seleccione **Enviar**. Cuando haya terminado, en la parte superior de la página verá un banner verde con un mensaje que indica que se ha realizado correctamente. ## Instrucciones para ocultar tipos de instancias e imágenes para el usuario (AWS CLI) **nota** Para utilizar esta función, es posible que tengas que actualizar a la última AWS CLI versión. Para obtener más información, consulte [Instalación o actualización de la versión más reciente de la AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html). Puede utilizarla AWS CLI para personalizar las aplicaciones y herramientas de aprendizaje automático que se muestran en Studio a nivel de usuario, utilizando [StudioWebPortalSettings](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_StudioWebPortalSettings.html). Se usa `HiddenInstanceTypes` para ocultar tipos de instancias y se usa `HiddenSageMakerImageVersionAliases` para ocultar SageMaker imágenes. Tenga en cuenta que cuando utilice `HiddenSageMakerImageVersionAliases`: + La API solo acepta `VersionAliases` secundarias (por ejemplo, `1.9`), en lugar de parches (por ejemplo, `1.9.1`). + Puede introducir versiones no publicadas a través de la CLI o el SDK. Sin embargo, estas versiones no se mostrarán en la consola y se sobrescribirán después de editar las reglas en la consola. En el siguiente ejemplo, para el editor de código, basado en Code-OSS, Visual Studio Code (código abierto) y JupyterLab, lo siguiente, está oculto para el usuario `userProfileName` en el dominio: `domainId` + Los tipos de instancias `ml.r6id.24xlarge` y `ml.r6id.32xlarge`. + Las versiones `1.9` y `1.8` de `sagemaker_distribution` de la imagen. ``` aws sagemaker update-user-profile \ --domain-id domainId \ --user-profile-name userProfileName \ --user-settings '{ "StudioWebPortalSettings": { "HiddenInstanceTypes": [ "ml.r6id.24xlarge", "ml.r6id.32xlarge" ], "HiddenSageMakerImageVersionAliases": [ { "SageMakerImageName": "sagemaker_distribution", "VersionAliases": [ "1.9", "1.8" ] } ] } }' ``` Tenga en cuenta que no todos los tipos de instancias e imágenes están disponibles en todas las Regiones de AWS. # Información general sobre varios dominios **importante** Las políticas de IAM personalizadas que permiten a Amazon SageMaker Studio o Amazon SageMaker Studio Classic crear SageMaker recursos de Amazon también deben conceder permisos para añadir etiquetas a esos recursos. El permiso para añadir etiquetas a los recursos es necesario porque Studio y Studio Classic etiquetan automáticamente todos los recursos que crean. Si una política de IAM permite a Studio y Studio Classic crear recursos, pero no permite el etiquetado, se pueden producir errores de tipo AccessDenied «» al intentar crear recursos. Para obtener más información, consulte [Proporcione permisos para etiquetar los recursos de SageMaker IA](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions). [AWS políticas gestionadas para Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)que otorgan permisos para crear SageMaker recursos ya incluyen permisos para añadir etiquetas al crear esos recursos. Tener varios dominios de Amazon SageMaker AI simplifica la gestión de los flujos de trabajo de aprendizaje automático para los administradores de empresas con diversas unidades de negocio, equipos o proyectos. Cada dominio actúa como un entorno lógicamente independiente con sus propias configuraciones, ajustes y controles de acceso de los usuarios. Esta compartimentación permite a las organizaciones establecer límites claros entre los diferentes grupos, equipos o casos de uso, lo que mejora la capacidad de asignar recursos y permisos de AWS de forma segura de una forma amplia y detallada. A continuación, se proporciona información acerca de cómo crear varios dominios. + Amazon SageMaker AI admite la creación de varios dominios de Amazon SageMaker AI en uno solo Región de AWS para cada cuenta. + Los dominios adicionales de una región Región de AWS tienen las mismas características y capacidades que el primer dominio de una región. + Cada dominio puede tener una configuración de dominio distinta. + No es posible añadir el mismo perfil de usuario a varios dominios de una sola región dentro de la misma cuenta. Para obtener información sobre los límites de dominio, consulta los [puntos de enlace y las cuotas de Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com//general/latest/gr/sagemaker.html). En los siguientes temas, se proporciona información sobre cómo utilizar etiquetas para su dominio. **Topics** + [ # Propagación automática de etiquetas ](domain-multiple-tag.md) + [ # Funcionamiento del filtrado de visualización de recursos de dominio ](domain-multiple-filtering.md) + [ # Reposición de etiquetas de dominio ](domain-multiple-backfill.md) # Propagación automática de etiquetas Las etiquetas le permiten clasificar y etiquetar los recursos en función de varios criterios, como el proyecto, el equipo, el entorno (por ejemplo, desarrollo, provisional o producción) o cualquier otro metadato personalizado. Puede etiquetar los recursos por dominio automáticamente cuando se creen dentro de su dominio. Esto facilita la identificación y administración de recursos en todos los dominios. También puede utilizar estas etiquetas para la asignación de costos con Administración de facturación y costos de AWS. Para obtener más información, consulte [Uso de etiquetas de asignación de AWS costes](https://docs.aws.amazon.com//awsaccountbilling/latest/aboutv2/cost-alloc-tags.html). De forma predeterminada, todos los recursos de SageMaker IA que admitan el etiquetado y que se creen desde la interfaz de usuario de Amazon SageMaker Studio o Amazon SageMaker Studio Classic después del 30 de noviembre de 2022 se etiquetan automáticamente con una etiqueta ARN de dominio. La etiqueta de ARN de dominio se basa en el ID del dominio en el que se creó el recurso. Para rellenar tus recursos de SageMaker IA, puedes añadir la etiqueta a los recursos sin `sagemaker:domain-arn` etiquetar siguiendo los pasos que se indican a continuación. [Reposición de etiquetas de dominio](domain-multiple-backfill.md) La siguiente lista describe los únicos recursos de SageMaker IA que *no* admiten la propagación automática de etiquetas, así como las llamadas a la API afectadas en las que la etiqueta no se devuelve porque no se configuró automáticamente. **nota** SageMaker `List` APIs No todos admiten el aislamiento de recursos basado en etiquetas. La aplicación `default`, que administra la interfaz de usuario de Studio, no se etiqueta automáticamente. | SageMaker Recurso de IA | Llamadas a la API afectadas | | --- | --- | | ImageVersionArn | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/domain-multiple-tag.html) | | ModelCardExportJobArn | [describe-model-card-export-trabajo](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sagemaker/describe-model-card-export-job.html) | | ModelPackageArn | [describe-model-package](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sagemaker/describe-model-package.html) | # Funcionamiento del filtrado de visualización de recursos de dominio Amazon SageMaker AI filtra automáticamente los recursos que se muestran en Studio o Studio Classic en función del dominio de Amazon SageMaker AI. Este filtrado se realiza mediante la `sagemaker:domain-arn` etiqueta adjunta a los recursos de SageMaker IA. Los recursos creados en otros dominios se ocultan automáticamente. **nota** Esto solo se aplica a la interfaz de usuario de Studio o Studio Classic. SageMaker AI no admite el filtrado de recursos AWS CLI mediante la opción predeterminada. En Amazon SageMaker Studio o Amazon SageMaker Studio Classic, solo verás los recursos que: + Se han creado en el dominio actual. + No tienen la etiqueta `sagemaker:domain-arn` asociada a ellos. Estos recursos sin etiquetar se crean fuera del contexto de un dominio o se crearon antes del 30 de noviembre de 2022. Para mejorar el filtrado de los recursos, puede añadir la etiqueta `sagemaker:domain-arn` a los recursos sin etiquetar siguiendo los pasos que se indican en [Reposición de etiquetas de dominio](domain-multiple-backfill.md). Además, todos los recursos creados en espacios compartidos se filtran automáticamente a ese espacio compartido en particular. # Reposición de etiquetas de dominio Puede mejorar el filtrado de recursos añadiendo etiquetas de dominio a los recursos sin etiquetar. Si tiene recursos que no están etiquetados, puede reponerlos. Si ha creado recursos en un dominio antes del 30 de noviembre de 2022, esos recursos no se etiquetan automáticamente con la etiqueta de nombre de recurso de Amazon (ARN) del dominio. Para atribuir los recursos a sus dominios respectivos de forma precisa, debe añadir la etiqueta de dominio a los recursos existentes utilizando las AWS CLI siguientes opciones. 1. Asigne todos los recursos de SageMaker IA existentes y sus respectivos recursos ARNs a los dominios que existen en su cuenta. 1. Ejecute el siguiente comando desde su equipo local para etiquetar el recurso con el ARN del dominio respectivo del recurso. Esto debe repetirse para todos los recursos de SageMaker IA de tu cuenta. ``` aws resourcegroupstaggingapi tag-resources \ --resource-arn-list arn:aws:sagemaker:region:account-id:space/domain-id/space-name \ --tags sagemaker:domain-arn=arn:aws:sagemaker:region:account-id:domain/domain-id ``` # Aislamiento de los recursos del dominio **importante** Las políticas de IAM personalizadas que permiten a Amazon SageMaker Studio o Amazon SageMaker Studio Classic crear SageMaker recursos de Amazon también deben conceder permisos para añadir etiquetas a esos recursos. El permiso para añadir etiquetas a los recursos es necesario porque Studio y Studio Classic etiquetan automáticamente todos los recursos que crean. Si una política de IAM permite a Studio y Studio Classic crear recursos, pero no permite el etiquetado, se pueden producir errores de tipo AccessDenied «» al intentar crear recursos. Para obtener más información, consulte [Proporcione permisos para etiquetar los recursos de SageMaker IA](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions). [AWS políticas gestionadas para Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)que otorgan permisos para crear SageMaker recursos ya incluyen permisos para añadir etiquetas al crear esos recursos. Puedes aislar los recursos entre cada uno de los dominios de tu cuenta Región de AWS mediante una política AWS Identity and Access Management (IAM). Ya no se podrá acceder a los recursos aislados desde otros dominios. En este tema, analizaremos las condiciones requeridas para la política de IAM y cómo aplicarlas. Los recursos que se pueden aislar mediante esta política son los tipos de recursos que tienen claves de condición que contienen `aws:ResourceTag/${TagKey}` o `sagemaker:ResourceTag/${TagKey}`. Para obtener una referencia sobre los recursos de SageMaker IA y las claves de condición asociadas[, consulte Acciones, recursos y claves de condición de Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/list_amazonsagemaker.html). **aviso** Los tipos de recursos que *no* contienen las claves de condición anteriores (y, por lo tanto, las [acciones](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/list_amazonsagemaker.html#amazonsagemaker-actions-as-permissions) que utilizan los tipos de recursos) *no* se ven afectados por esta política de aislamiento de recursos. Por ejemplo, el tipo de recurso [pipeline-execution](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/list_amazonsagemaker.html#amazonsagemaker-pipeline-execution) *no* contiene las claves de condición anteriores y *no* se ve afectado por esta política. Por lo tanto, a continuación se indican algunas acciones, con el tipo de recurso pipeline-execution, que *no* se admiten para el aislamiento de recursos: DescribePipelineExecution StopPipelineExecution UpdatePipelineExecution RetryPipelineExecution DescribePipelineDefinitionForExecution ListPipelineExecutionSteps SendPipelineExecutionStepSuccess SendPipelineExecutionStepFailure En el siguiente tema, se muestra cómo crear una nueva política de IAM que limite el acceso a los recursos del dominio a los perfiles de usuario con la etiqueta del dominio, así como la forma de asociar esta política al rol de ejecución de IAM del dominio. Debe repetir este proceso para cada dominio de su cuenta. Para obtener más información sobre las etiquetas de dominio y cómo reponerlas, consulte [Información general sobre varios dominios](domain-multiple.md). ## Consola En la siguiente sección, se muestra cómo crear una nueva política de IAM que limite el acceso a los recursos del dominio a los perfiles de usuario con la etiqueta de dominio, así como cómo adjuntar esta política a la función de ejecución de IAM del dominio, desde la consola Amazon SageMaker AI. **nota** Esta política solo funciona en los dominios que utilizan Amazon SageMaker Studio Classic como experiencia predeterminada. 1. Cree una política de IAM denominada `StudioDomainResourceIsolationPolicy-domain-id` junto con el siguiente documento de política de JSON según los pasos que se indican en la sección [Creación de políticas de IAM (Consola)](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_create-console.html). ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "CreateAPIs", "Effect": "Allow", "Action": "sagemaker:Create*", "NotResource": [ "arn:aws:sagemaker:*:*:domain/*", "arn:aws:sagemaker:*:*:user-profile/*", "arn:aws:sagemaker:*:*:space/*" ] }, { "Sid": "ResourceAccessRequireDomainTag", "Effect": "Allow", "Action": [ "sagemaker:Update*", "sagemaker:Delete*", "sagemaker:Describe*" ], "Resource": "*", "Condition": { "StringEquals": { "aws:ResourceTag/sagemaker:domain-arn": "domain-arn" } } }, { "Sid": "AllowActionsThatDontSupportTagging", "Effect": "Allow", "Action": [ "sagemaker:DescribeImageVersion", "sagemaker:UpdateImageVersion", "sagemaker:DeleteImageVersion", "sagemaker:DescribeModelCardExportJob", "sagemaker:DescribeAction" ], "Resource": "*" }, { "Sid": "DeleteDefaultApp", "Effect": "Allow", "Action": "sagemaker:DeleteApp", "Resource": "arn:aws:sagemaker:*:*:app/domain-id/*/jupyterserver/default" } ] } ``` ------ 1. Asocie la política `StudioDomainResourceIsolationPolicy-domain-id` al rol de ejecución del dominio realizando los pasos que se indican en [Modificación de un rol (consola)](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/roles-managingrole-editing-console.html#roles-modify_permissions-policy). ## AWS CLI En la siguiente sección, se muestra cómo crear una nueva política de IAM que limite el acceso a los recursos del dominio a los perfiles de usuario con la etiqueta del dominio, así como la forma de asociar esta política al rol de ejecución de IAM del dominio desde la AWS CLI. **nota** Esta política solo funciona en los dominios que utilizan Amazon SageMaker Studio Classic como experiencia predeterminada. 1. En su equipo local, cree un archivo local denominado `StudioDomainResourceIsolationPolicy-domain-id`, que contenga lo siguiente. ------ #### [ JSON ] **** ``` { "Version":"2012-10-17", "Statement": [ { "Sid": "CreateAPIs", "Effect": "Allow", "Action": "sagemaker:Create*", "NotResource": [ "arn:aws:sagemaker:*:*:domain/*", "arn:aws:sagemaker:*:*:user-profile/*", "arn:aws:sagemaker:*:*:space/*" ] }, { "Sid": "ResourceAccessRequireDomainTag", "Effect": "Allow", "Action": [ "sagemaker:Update*", "sagemaker:Delete*", "sagemaker:Describe*" ], "Resource": "*", "Condition": { "StringEquals": { "aws:ResourceTag/sagemaker:domain-arn": "domain-arn" } } }, { "Sid": "AllowActionsThatDontSupportTagging", "Effect": "Allow", "Action": [ "sagemaker:DescribeImageVersion", "sagemaker:UpdateImageVersion", "sagemaker:DeleteImageVersion", "sagemaker:DescribeModelCardExportJob", "sagemaker:DescribeAction" ], "Resource": "*" }, { "Sid": "DeleteDefaultApp", "Effect": "Allow", "Action": "sagemaker:DeleteApp", "Resource": "arn:aws:sagemaker:*:*:app/domain-id/*/jupyterserver/default" } ] } ``` ------ 1. Cree una nueva política de IAM mediante el archivo `StudioDomainResourceIsolationPolicy-domain-id`. ``` aws iam create-policy --policy-name StudioDomainResourceIsolationPolicy-domain-id --policy-document file://StudioDomainResourceIsolationPolicy-domain-id ``` 1. Asocie la política recién creada a un rol nuevo o existente que se utilice como rol de ejecución del dominio. ``` aws iam attach-role-policy --policy-arn arn:aws:iam:account-id:policy/StudioDomainResourceIsolationPolicy-domain-id --role-name domain-execution-role ``` # Configuración predeterminada para los dominios de Amazon SageMaker AI Con la SageMaker IA, puedes establecer la configuración predeterminada de tus recursos a nivel de dominio de Amazon SageMaker AI. Esta configuración predeterminada se utiliza en la creación de recursos dentro del dominio. En las siguientes secciones, se enumeran los ajustes predeterminados del dominio y se proporciona información sobre el uso de claves de contexto al configurar los ajustes predeterminados. **Topics** + [ ## Configuración predeterminada de un dominio ](#domain-set-defaults-domains) + [ ## Claves de contexto ](#domain-set-defaults-context) ## Configuración predeterminada de un dominio Puede configurar los siguientes ajustes predeterminados al crear o actualizar un dominio. Los valores que se pasan en el perfil de usuario y el espacio compartido anulan los ajustes predeterminados configurados en el dominio. + [ DefaultUserSettings ](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/APIReference/API_UserSettings.html) + DefaultSpaceSettings **nota** `DefaultSpaceSettings`solo admite el uso de JupyterLab 3 imágenes ARNs para`SageMakerImageArn`. Para obtener más información, consulte [JupyterLab Control de versiones en Amazon SageMaker Studio Classic](studio-jl.md). ``` "DefaultSpaceSettings": { "ExecutionRole": "string", "JupyterServerAppSettings": { "DefaultResourceSpec": { "InstanceType": "string", "LifecycleConfigArn": "string", "SageMakerImageArn": "string", "SageMakerImageVersionArn": "string" }, "LifecycleConfigArns": [ "string" ] }, "KernelGatewayAppSettings": { "CustomImages": [ { "AppImageConfigName": "string", "ImageName": "string", "ImageVersionNumber": number } ], "DefaultResourceSpec": { "InstanceType": "string", "LifecycleConfigArn": "string", "SageMakerImageArn": "string", "SageMakerImageVersionArn": "string" }, "LifecycleConfigArns": [ "string" ] }, "SecurityGroups": [ "string" ] } ``` ## Claves de contexto Puede añadir claves de contexto a la política de IAM que crea un dominio. Esto restringe los valores que los usuarios pueden transferir a esos campos. La siguiente lista muestra las claves de contexto que admite el dominio y dónde se implementan. + `sagemaker:ImageArns` + **Implementada como parte de `DefaultUserSettings`:**`SagemakerImageArn` en `DefaultUserSettings.JupyterServerAppSettings` y `DefaultUserSettings.KernelGatewayAppSettings`. `CustomImages` en `DefaultUserSettings.KernelGatewayAppSettings`. + **Implementada como parte de `DefaultSpaceSettings`:**`SagemakerImageArn` en `DefaultSpaceSettings.JupyterServerAppSettings` y `DefaultSpaceSettings.KernelGatewayAppSettings`. `CustomImages` en `DefaultSpaceSettings.KernelGatewayAppSettings`. + `sagemaker:VpcSecurityGroupIds` + **Implementada como parte de `DefaultUserSettings`:**`SecurityGroups` en `DefaultUserSettings`. + **Implementada como parte de `DefaultSpaceSettings`:**`SecurityGroups` en `DefaultSpaceSettings`. + `sagemaker:DomainSharingOutputKmsKey` **Implementada como parte de `DefaultUserSettings`:**`S3KmsKeyId` en `DefaultSpaceSettings.SharingSettings`. No puede restringir a los usuarios que pasen valores incompatibles cuando utilizan claves de contexto como valores predeterminados. Por ejemplo, los valores de `SageMakerImageArn` establecidos como parte de `DefaultUserSettings` y `DefaultSpaceSettings` deben ser compatibles. No puede configurar valores predeterminados incompatibles. # Propagación de etiquetas personalizadas Amazon SageMaker AI permite propagar etiquetas personalizadas establecidas a nivel de dominio, perfil de usuario y espacio a todos los recursos de SageMaker IA creados en el contexto de Amazon SageMaker Studio, Code Editor JupyterLab, basado en Code-OSS, Visual Studio Code - Open Source y Amazon Canvas. SageMaker Con la propagación de etiquetas personalizadas, los usuarios pueden propagar sus propias etiquetas personalizadas a los recursos para mejorar el seguimiento de los costos y vincular los recursos a proyectos y equipos específicos. Para activar esta función, utilice el `TagPropagation` atributo que aparece en y. [CreateDomain[UpdateDomain](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UpdateDomain.html)](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateDomain.html) APIs La propagación de etiquetas personalizadas solo se puede configurar en el dominio, lo que significa que todos los usuarios y espacios de un dominio utilizan la característica cuando está activada. No es posible modificar la configuración de propagación de etiquetas personalizadas en el perfil de usuario o el espacio. Para obtener más información acerca del uso de la propagación de etiquetas personalizadas, consulte [Adición de etiquetas personalizadas a los recursos](custom-tags-add.md). **nota** Las etiquetas de sistema agregadas por AWS los servicios en un dominio, perfil de usuario y espacio no se propagan. ## Ejemplos de casos de uso La propagación de etiquetas personalizadas es particularmente útil para los siguientes casos de uso. + Realice un seguimiento de los costes de todos los recursos de SageMaker IA creados en Amazon SageMaker Studio. + Realice un seguimiento del costo de los recursos de SageMaker IA que se crean en Amazon SageMaker Canvas. Esto incluye los modelos implementados en un punto final de SageMaker IA. + Realice un seguimiento de los costes incurridos por un DataZone proyecto de Amazon propagando el ID DataZone del proyecto de Amazon a todos los recursos creados por Amazon SageMaker Studio. ## Combinación de etiquetas Con la propagación de etiquetas personalizadas activada, los recursos que se crean en el perfil de usuario y el espacio adoptan las etiquetas especificadas en el dominio, así como las especificadas durante la creación del perfil de usuario o del espacio. SageMaker Los recursos de IA tienen un límite de 50 etiquetas. Si el número de etiquetas añadidas a un recurso supera las 50, la SageMaker IA devuelve un error durante la creación del recurso. Recomendamos limitar el número de etiquetas para evitar esto. Por ejemplo, supongamos que un usuario tiene 25 etiquetas para el dominio y 30 etiquetas para el perfil de usuario. Cuando el usuario crea un recurso, se propagan un total de 55 etiquetas al recurso. Como el total de etiquetas agregado supera las 50, se produce un error al crear el recurso hasta que el usuario elimine al menos 5 etiquetas. **nota** De forma predeterminada, la SageMaker IA añade automáticamente la `sagemaker:user-profile-arn` `sagemaker:space-arn` etiqueta o a los recursos de SageMaker IA. `sagemaker:domain-arn` SageMaker La IA añade la etiqueta ARN independientemente de si el dominio utiliza o no la propagación de etiquetas personalizada. Estas etiquetas de ARN también se cuentan para el límite de 50 etiquetas. # Adición de etiquetas personalizadas a los recursos En la página siguiente, se muestran los pasos necesarios para utilizar la propagación de etiquetas personalizadas. La propagación de etiquetas personalizadas requiere los siguientes pasos: + Activación de la propagación de etiquetas personalizadas + Adición de etiquetas personalizadas a los recursos Al activar la propagación de etiquetas personalizadas en un dominio existente, la propagación de etiquetas no funciona para las aplicaciones existentes hasta que se reinicia la aplicación. Del mismo modo, las etiquetas no se actualizan en un recurso existente cuando se añaden nuevas etiquetas personalizadas. Por ejemplo, supongamos que un dominio tiene dos etiquetas y que un usuario crea un recurso en ese dominio. El recurso tendría entonces dos etiquetas. Si se añadiera una etiqueta nueva al dominio, esa nueva etiqueta no se añadiría al recurso existente. Sin embargo, cualquier recurso nuevo que se creara tendría la nueva etiqueta asociada al recurso. ## Requisitos previos + Los usuarios deben tener el permiso `sagemaker:AddTags` para crear cualquier recurso. + En el caso de los dominios nuevos creados con la política `SageMakerFullAccess` gestionada o mediante el administrador de SageMaker funciones, el `sagemaker:AddTags` permiso se rellena previamente. + En el caso de los dominios existentes que utilizan AWS Identity and Access Management políticas personalizadas, debe actualizar las políticas para incluir el `sagemaker:AddTags` permiso que permita a los usuarios crear recursos. ## Activación de la propagación de etiquetas personalizadas El proceso para activar la propagación de etiquetas personalizadas varía en función de si lo hace desde la consola o desde la AWS CLI. Desde la consola, solo puede activar la propagación de etiquetas personalizadas al actualizar un dominio existente. Desde allí AWS CLI, puedes optar por la propagación de etiquetas personalizadas al crear un dominio o actualizar un dominio existente. ### Activación desde la consola Los siguientes pasos describen cómo activar la propagación de etiquetas personalizadas desde la consola. Solo puede activar la propagación de etiquetas personalizadas desde la consola al actualizar un dominio existente. 1. Abre la consola Amazon SageMaker AI en [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/). 1. En el panel de navegación izquierdo, seleccione **Configuraciones de administración**. En **Configuraciones de administración**, seleccione **Dominios**. 1. En la página **Dominios**, seleccione el dominio para el que desea activar la propagación de etiquetas personalizadas. 1. En la página de **Detalles del dominio**, seleccione la pestaña **Configuración del dominio**. 1. En la pestaña **Configuración del dominio**, vaya a **Propagación de etiquetas personalizadas**. 1. Seleccione **Editar**. 1. En la página **Editar la propagación de etiquetas personalizadas**, seleccione **Propagar automáticamente las etiquetas personalizadas**. 1. Seleccione **Enviar**. ### Inscríbase mediante el AWS CLI Para optar por la propagación de etiquetas personalizadas mediante el AWS CLI, utilice el `TagPropagation` atributo que aparece en y. [CreateDomain[UpdateDomain](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UpdateDomain.html)](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateDomain.html) APIs El valor predeterminado de este campo es `DISABLED`. Un valor vacío también es de forma predeterminada `DISABLED`. En el siguiente ejemplo, se demuestra cómo activar la propagación de etiquetas personalizadas. ``` aws sagemaker update-domain \ --domain-id domain-id \ --region region \ --tag-propagation ENABLED ``` ## Adición de etiquetas personalizadas El proceso para añadir la propagación de etiquetas personalizadas varía en función de si se añade desde la consola o desde la AWS CLI. ### Adición desde la consola Los siguientes pasos describen cómo añadir etiquetas personalizadas a un dominio desde la consola. 1. Abre la consola Amazon SageMaker AI en [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/). 1. En el panel de navegación izquierdo, seleccione **Configuraciones de administración**. En **Configuraciones de administración**, seleccione **Dominios**. 1. En la página **Dominios**, elija el dominio al que desea añadir etiquetas. 1. En la página de **Detalles del dominio**, seleccione la pestaña **Configuración del dominio**. 1. En la pestaña **Configuración del dominio**, vaya a **Etiquetas**. 1. Seleccione **Editar**. 1. En la página **Etiquetas**, seleccione **Agregar etiqueta**. Añada un par clave-valor para la etiqueta personalizada. 1. Seleccione **Guardar**. Esta etiqueta personalizada ahora se propaga a los recursos de SageMaker IA creados en el dominio. Los siguientes pasos describen cómo añadir etiquetas personalizadas a un perfil de usuario desde la consola. 1. Abre la consola Amazon SageMaker AI en [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/). 1. En el panel de navegación izquierdo, seleccione **Configuraciones de administración**. En **Configuraciones de administración**, seleccione **Dominios**. 1. En la página **Dominios**, seleccione el dominio que contiene el perfil de usuario al que desea añadir etiquetas personalizadas. 1. En la página **Detalles del dominio**, elija la pestaña **Perfiles de usuario**. 1. En la pestaña **Perfiles de usuario**, seleccione el perfil de usuario al que desea añadir etiquetas personalizadas. 1. En la pestaña **Detalles del usuario**, vaya a la sección **Detalles**. 1. Seleccione **Editar**. 1. En la sección **Etiquetas**, seleccione **Agregar etiqueta**. Añada un par clave-valor para la etiqueta personalizada. 1. Seleccione **Enviar**. Esta etiqueta personalizada ahora se propaga a los recursos de SageMaker IA creados en el dominio. ### Añádala mediante el AWS CLI Una vez que haya activado la propagación de etiquetas personalizadas, puede añadir etiquetas personalizadas AWS CLI a nivel de dominio, perfil de usuario o espacio durante la creación o actualización. El método para añadir etiquetas personalizadas varía en función de si se crea un recurso nuevo o se añaden etiquetas a un recurso existente. En el siguiente ejemplo, se muestra cómo añadir etiquetas personalizadas en el dominio durante el proceso de creación. ``` aws sagemaker create-domain \ --domain-name domain-id \ --auth-mode IAM \ --default-user-settings '{"ExecutionRole": "execution-role"}' \ --subnet-ids subnet-id \ --vpc-id vpc-id \ --tags Key=key,Value=value \ --tag-propagation ENABLED ``` Debe usar la [AddTags](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_AddTags.html)API para agregar etiquetas personalizadas para el dominio, el perfil de usuario y los espacios existentes de la siguiente manera. ``` aws sagemaker add-tags \ --resource-arn resource-arn-to-attach-tags \ --tags Key=key, Value=value ``` # Cierre de la propagación de etiquetas personalizadas El proceso para desactivar la propagación de etiquetas personalizadas varía en función de si lo hace desde la consola o desde la AWS CLI. ## Cierre desde la consola Los siguientes pasos describen cómo desactivar la propagación de etiquetas personalizadas desde la consola. Solo puede desactivar la propagación de etiquetas personalizadas desde la consola al actualizar un dominio existente. 1. Abre la consola Amazon SageMaker AI en [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/). 1. En el panel de navegación izquierdo, seleccione **Configuraciones de administración**. En **Configuraciones de administración**, seleccione **Dominios**. 1. En la página **Dominios**, seleccione el dominio para el que desea desactivar la propagación de etiquetas personalizadas. 1. En la página de **Detalles del dominio**, seleccione la pestaña **Configuración del dominio**. 1. En la pestaña **Configuración del dominio**, vaya a **Propagación de etiquetas personalizadas**. 1. Seleccione **Editar**. 1. En la página **Editar la propagación de etiquetas personalizadas**, seleccione **Propagar automáticamente las etiquetas personalizadas**. 1. Seleccione **Enviar**. ## Opte por no participar mediante el AWS CLI Para excluirse de la propagación de etiquetas personalizadas, [UpdateDomain](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UpdateDomain.html) APIs defina el `TagPropagation` atributo en [CreateDomain](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateDomain.html)y en, `DISABLED` como se muestra en el siguiente ejemplo. De forma predeterminada, el valor de este campo es`DISABLED`. Un valor vacío también es de forma predeterminada `DISABLED`.  **nota** La propagación de etiquetas no se desactiva automáticamente para las aplicaciones existentes cuando `TagPropagation` está configurado en `DISABLED`. Las aplicaciones deben reiniciarse para que la desactivación se aplique a las aplicaciones existentes. ``` aws sagemaker update-domain \ --domain-id domain-id \ --region region \ --tag-propagation DISABLED ``` # Adición de un sistema de archivos personalizado a un dominio Al crear un dominio, Amazon SageMaker AI añade un volumen predeterminado Amazon Elastic File System (Amazon EFS) al dominio. SageMaker AI crea este volumen por usted. También tiene la opción de añadir un sistema de archivos Amazon EFS personalizado o Amazon FSx for Lustre personalizado que haya creado. Tras añadirlo, el sistema de archivos estará disponible para los usuarios que pertenezcan a su dominio. Sus usuarios pueden acceder al sistema de archivos cuando utilizan Amazon SageMaker Studio. Pueden asociar el sistema de archivos a los espacios que creen para las siguientes aplicaciones compatibles: + JupyterLab + Editor de código Tras ejecutar un espacio e iniciar la aplicación, los usuarios pueden acceder a cualquier dato, código u otro artefacto que contenga el sistema de archivos. Puede permitir a los usuarios acceder al sistema de archivos de las siguientes formas: + A través de *espacios compartidos*: cualquier usuario que pertenezca a su dominio puede crear un espacio compartido. Luego, puede usarlo cualquier usuario que pertenezca a su dominio. + A través de *espacios privados*: cualquier usuario que pertenezca a su dominio puede crear un espacio privado. En ese caso, solo lo podrá usar ese usuario. + Exclusivamente como usuario individual: si no desea que todos sus usuarios accedan al sistema de archivos, puede permitir que solo lo haga un usuario específico. Si lo hace, el sistema de archivos solo estará disponible en los espacios privados que cree ese usuario específico. Puedes añadir un sistema de archivos personalizado mediante la SageMaker API de Amazon AWS SDKs, la o la AWS CLI. No puedes añadir un sistema de archivos personalizado mediante la consola de SageMaker IA. ## Requisitos previos Para poder añadir un sistema de archivos personalizado a un dominio, debe cumplir los siguientes requisitos: + Tienes un dominio en SageMaker IA. Para añadir un sistema de archivos, necesita el ID de dominio. Puedes buscar el ID mediante la consola de SageMaker IA. También puede ejecutar el comando [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sagemaker/list-domains.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sagemaker/list-domains.html) con la AWS CLI. + Tiene un sistema de archivos Amazon EFS o FSx for Lustre en su Cuenta de AWS. ------ #### [ For Amazon EFS ] + Para conocer los pasos necesarios para crear un sistema de archivos de Amazon EFS, consulte [Creación del sistema de archivos de Amazon EFS](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/gs-step-two-create-efs-resources.html) en la *Guía del usuario de Amazon Elastic File System*. + Para que Studio pueda acceder al sistema de archivos, debe tener un destino de montaje en cada una de las subredes que asocie al dominio. Para obtener más información sobre la asignación de destinos de montaje a subredes, consulte [Creating and managing mount targets and security groups](https://docs.aws.amazon.com/efs/latest/ug/accessing-fs.html) en la *Guía del usuario de Amazon Elastic File System*. + Para cada objetivo de montaje, debes añadir el grupo de seguridad que Amazon SageMaker AI creó en ti Cuenta de AWS cuando creaste el dominio. El nombre del grupo de seguridad tiene el formato `security-group-for-inbound-nfs-domain-id`. Para obtener instrucciones acerca de cómo obtener el ID de dominio, consulte [Visualización de dominios](domain-view.md). + Sus permisos de IAM deben permitirle utilizar la acción `elasticfilesystem:DescribeMountTargets`. Para obtener más información sobre esta acción, consulte [Actions, resources, and condition keys for Amazon Elastic File System](https://docs.aws.amazon.com/service-authorization/latest/reference/list_amazonelasticfilesystem.html) en la *Referencia de autorizaciones de servicios*. ------ #### [ For FSx for Lustre ] + Para conocer los pasos para crear un sistema de archivos FSx para Lustre, consulte [Introducción a Amazon FSx for Lustre](https://docs.aws.amazon.com/fsx/latest/LustreGuide/getting-started.html.html) en la Guía del usuario de *Amazon FSx for Lustre*. Asegúrese de que el sistema de archivos FSx de Lustre existe en: + la misma Amazon VPC que su dominio, + una de las subredes presentes en su dominio. + Para que Studio pueda acceder al sistema de archivos de FSx for Lustre, debe añadir el grupo de seguridad de su dominio a todas las interfaces de red elásticas (ENIs) de su sistema de archivos de FSx for Lustre. Sin este paso, se producirá un error al crear la aplicación. Siga las siguientes instrucciones para añadir el grupo de seguridad de dominio a su sistema de archivos de FSx for Lustre. ENIs **Añada su grupo de seguridad de dominio al sistema FSx de archivos Lustre ENIs (consola)** 1. Ve a la [ FSxconsola de Amazon](https://console.aws.amazon.com/fsx). 1. Elija **Sistemas de archivos**. 1. Elija su sistema de archivos FSx para Lustre utilizando el enlace correspondiente en la sección **ID del sistema de archivos**. 1. Si aún no la ha seleccionado, elija la pestaña **Redes y seguridad**. 1. En **Subred**, elija **Para ver todas las interfaces de red elásticas, consulte la consola de Amazon EC2**. Esto lo llevará a la consola Amazon EC2 y mostrará todos los archivos ENIs vinculados a su sistema de archivos FSx for Lustre. 1. Para cada ENI: 1. Elija la ENI seleccionando el enlace correspondiente en **ID de la interfaz de red**. 1. Elija **Acciones** en la parte superior derecha de la página de resumen para expandir el menú desplegable. 1. En el menú desplegable, seleccione **Elegir grupo de seguridad**. 1. Busque el grupo de seguridad de su dominio. El nombre del grupo de seguridad tiene el formato `security-group-for-inbound-nfs-domain-id`. Para obtener instrucciones acerca de cómo obtener el ID de dominio, consulte [Visualización de dominios](domain-view.md). 1. Seleccione **Agregar grupo de seguridad**. ------ ## Añadir un sistema de archivos personalizado a un dominio con AWS CLI Para añadir un sistema de archivos personalizado a un dominio o perfil de usuario con el AWS CLI, se pasa una `CustomFileSystemConfigs` definición al utilizar cualquiera de los siguientes comandos: + [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sagemaker/create-domain.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sagemaker/create-domain.html) + [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sagemaker/update-domain.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sagemaker/update-domain.html) + [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sagemaker/create-user-profile.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sagemaker/create-user-profile.html) + [https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sagemaker/update-user-profile.html](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sagemaker/update-user-profile.html) En los siguientes ejemplos, se muestra cómo añadir un sistema de archivos a un dominio o perfil de usuario existente. **Adición de un sistema de archivos al que se puede acceder en espacios compartidos** + Actualice la configuración de espacio predeterminada de su dominio. En el siguiente ejemplo, se añade la configuración del sistema de archivos a la configuración de espacio predeterminada: ``` aws sagemaker update-domain --domain-id domain-id \ --default-space-settings file://file-system-settings.json ``` En este ejemplo, se pasa la configuración del sistema de archivos como un archivo JSON, que se muestra en un ejemplo posterior. **Adición de un sistema de archivos al que se puede acceder en espacios privados** + Actualice la configuración de usuario predeterminada de su dominio. En el siguiente ejemplo, se añade la configuración del sistema de archivos a la configuración de usuario predeterminada: ``` aws sagemaker update-domain --domain-id domain-id \ --default-user-settings file://file-system-settings.json ``` En este ejemplo, se pasa la configuración del sistema de archivos como un archivo JSON, que se muestra en un ejemplo posterior. **Adición de un sistema de archivos al que solo puede acceder un usuario individual** + Actualice el perfil del usuario. En el siguiente ejemplo, se añade la configuración del sistema de archivos a un perfil de usuario: ``` aws sagemaker update-user-profile --domain-id domain-id \ --user-profile-name user-profile-name \ --user-settings file://file-system-settings.json ``` En este ejemplo, se pasa la configuración del sistema de archivos como un archivo JSON, que se muestra en el siguiente ejemplo. **Example archivo de configuración del sistema de archivos** El archivo de los ejemplos anteriores, `file-system-settings.json`, tiene la siguiente configuración: ``` { "CustomFileSystemConfigs": [ { "FSxLustreFileSystemConfig": { "FileSystemId": "file-system-id", "FileSystemPath": "/" } } ] } ``` Esta configuración de ejemplo tiene las siguientes claves: `CustomFileSystemConfigs` Configuración para sistemas de archivos personalizados (solo se admiten los sistemas de archivos de Amazon EFS). `FSxLustreFileSystemConfig` Configuración personalizada FSx para los sistemas de archivos Lustre. `FileSystemId` El ID de su sistema de archivos de Amazon EFS. `FileSystemPath` La ruta al directorio del sistema de archivos al que pueden acceder los usuarios del dominio en sus espacios de Studio. Los usuarios autorizados solo pueden acceder a este directorio y a los que están por debajo. La ruta predeterminada es la raíz del sistema de archivos: `/`. ``` { "CustomFileSystemConfigs": [ { "EFSFileSystemConfig": { "FileSystemId": "file-system-id", "FileSystemPath": "/" } } ] } ``` Esta configuración de ejemplo tiene las siguientes claves: `CustomFileSystemConfigs` Configuración para sistemas de archivos personalizados (solo se admiten los sistemas de archivos de Amazon EFS). `EFSFileSystemConfig` Configuración para sistemas de archivos de Amazon EFS. `FileSystemId` El ID de su sistema de archivos de Amazon EFS. `FileSystemPath` La ruta al directorio del sistema de archivos al que pueden acceder los usuarios del dominio en sus espacios de Studio. Los usuarios autorizados solo pueden acceder a este directorio y a los que están por debajo. La ruta predeterminada es la raíz del sistema de archivos: `/`. Al asignar un sistema de archivos a la configuración de espacio predeterminada de un dominio, también debe incluir el rol de ejecución en la configuración: ``` { "ExecutionRole": "execution-role-arn" } ``` Esta configuración de ejemplo tiene la siguiente clave: `ExecutionRole` El rol de ejecución predeterminado para los usuarios del dominio. Si desea aplicar permisos de POSIX a su sistema de archivos, también puede pasar la siguiente configuración a los comandos `create-domain` o `create-user-profile`: ``` { "CustomPosixUserConfig": { "Uid": UID, "Gid": GID } } ``` Esta configuración de ejemplo tiene las siguientes claves: `CustomPosixUserConfig` Las identidades de POSIX predeterminadas que se utilizan para las operaciones del sistema de archivos. Puede usar esta configuración para aplicar su estructura de permisos de POSIX existente a los perfiles de usuario que acceden al sistema de archivos personalizado. En lo que se refiere a los permisos de POSIX, puede controlar qué usuarios pueden acceder al sistema de archivos y a qué archivos o datos pueden acceder. También puede aplicar la configuración `CustomPosixUserConfig` al crear un perfil de usuario mediante el comando `create-user-profile`. La configuración que se aplica a un perfil de usuario anula la que se aplica al dominio asociado. Puede aplicar la configuración `CustomPosixUserConfig` al utilizar los comandos `create-domain` y `create-user-profile`. Sin embargo, no puede aplicar esta configuración cuando: + Utiliza el comando `update-domain` para un dominio que ya esté asociado a un perfil de usuario. Puede aplicar esta configuración solo a los dominios que no tienen perfiles de usuario. + Utilice el comando `update-user-profile`. Para aplicar esta configuración a un perfil que ya ha creado, elimine el perfil y cree uno nuevo que tenga la configuración actualizada. `Uid` El ID de usuario de POSIX. El valor predeterminado es 200001. `Gid` El ID del grupo de POSIX. El valor predeterminado es 1001. ## Adjuntar un sistema de archivos personalizado a un espacio con AWS CLI Tras añadir un sistema de archivos personalizado a un dominio, los usuarios del dominio pueden asociar el sistema de archivos a los espacios que creen. Por ejemplo, pueden asociar el sistema de archivos cuando utilizan Studio o el comando [create-space](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sagemaker/create-space.html) con la AWS CLI. **Asociación de un sistema de archivos personalizado a un espacio** + Añada la configuración del sistema de archivos a la configuración del espacio. En el siguiente comando de ejemplo, se asocia un sistema de archivos a un espacio nuevo. ``` aws sagemaker create-space \ --space-name space-name \ --domain-id domain-id \ --ownership-settings "OwnerUserProfileName=user-profile-name" \ --space-sharing-settings "SharingType=Private" \ --space-settings file://space-settings.json ``` En este ejemplo, el archivo `space-settings.json` tiene los siguientes parámetros, que incluyen la configuración de `CustomFileSystems` con la clave `FileSystemId`. ------ #### [ For your FSx for Lustre file systems ] ``` { "AppType": "JupyterLab", "JupyterLabAppSettings": { "DefaultResourceSpec": { "InstanceType": "instance-type" } }, "CustomFileSystems": [ { "FSxLustreFileSystem": { "FileSystemId": "file-system-id" } } ] } ``` ------ #### [ For your Amazon EFS file systems ] ``` { "AppType": "JupyterLab", "JupyterLabAppSettings": { "DefaultResourceSpec": { "InstanceType": "instance-type" } }, "CustomFileSystems": [ { "EFSFileSystem": { "FileSystemId": "file-system-id" } } ] } ``` ------ SageMaker AI crea un enlace simbólico en la siguiente ruta:`/home/sagemaker-user/custom-file-systems/file-system-type/file-system-id`. Con esto, los usuarios del dominio pueden navegar hasta el sistema de archivos personalizado desde su directorio principal, `/home/sagemaker-user`. # Visualización de los detalles del entorno de dominio En esta página se proporciona información sobre las modificaciones del entorno de dominios de Amazon SageMaker AI. Realice el siguiente procedimiento para ver imágenes personalizadas, configuraciones del ciclo de vida y repositorios de Git asociados a un entorno de dominio. **Abra la página Entorno** 1. Abre la consola Amazon SageMaker AI en [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/). 1. En el panel de navegación izquierdo, seleccione **Configuraciones de administración**. 1. En **Configuraciones de administración**, elija **Dominios**. 1. En la lista de dominios, seleccione un dominio para abrir la página **Entorno**. 1. En la página **Detalles del dominio**, seleccione la pestaña **Entorno**. Para obtener más información sobre cómo traer una imagen personalizada de Amazon SageMaker Studio Classic, consulte [Traiga su propia SageMaker imagen](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-byoi.html). Para obtener más información sobre cómo crear una RStudio imagen personalizada, consulte [Bring your own image to RStudio on SageMaker](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/rstudio-byoi.html). Para obtener instrucciones sobre el uso de una configuración de ciclo de vida con Studio Classic, consulte [Usar configuraciones de ciclo de vida con Amazon SageMaker Studio](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-lcc.html). Para obtener información sobre cómo adjuntar un repositorio de Git a un dominio, consulta [Adjuntar repositorios de Git sugeridos a SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/studio-git-attach.html). También se pueden adjuntar a un espacio compartido AWS CLI mediante el paso de valores al comando [create-space](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/create-space.html) mediante el parámetro. `space-settings` # Visualización de dominios En la siguiente sección se muestra cómo ver una lista de sus dominios y los detalles de un dominio individual desde la consola de SageMaker IA o desde la AWS CLI. ## Consola La página de descripción general del dominio de la consola proporciona información sobre la estructura de un dominio e incluye una lista de sus dominios. El diagrama de la estructura del dominio de la página describe los componentes del dominio y cómo interactúan entre sí. El siguiente procedimiento muestra cómo ver una lista de tus dominios desde la consola de SageMaker IA. 1. Abre la consola Amazon SageMaker AI en [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/). 1. En el panel de navegación izquierdo, seleccione **Configuraciones de administración**. 1. En **Configuraciones de administración**, elija **Dominios**. Para ver los detalles del dominio, siga el procedimiento que se indica a continuación. Esta página proporciona información sobre la configuración general del dominio, incluidos el nombre, el ID del dominio, el rol de ejecución utilizado para crear el dominio y el método de autenticación del dominio.  1. En la lista de dominios, seleccione el dominio para el que quiera abrir la página **Configuración del dominio**. 1. En la página **Detalles del dominio**, elija la pestaña **Configuración del dominio**. ## AWS CLI Ejecute el siguiente comando desde el terminal de su equipo local para ver una lista de dominios desde la AWS CLI. ``` aws sagemaker list-domains --region region ``` # Edición de la configuración del dominio Puede editar la configuración de un dominio desde la consola de SageMaker IA o desde AWS CLI. Hay que tener en cuenta lo siguiente al actualizar la configuración de un dominio. + Si `DefaultUserSettings` y `DefaultSpaceSettings` están configuradas, no se pueden anular. + `DefaultUserSettings.ExecutionRole` solo se puede actualizar si no hay aplicaciones en ejecución en ningún perfil de usuario del dominio. Este valor no se puede anular. + `DefaultSpaceSettings.ExecutionRole` solo se puede actualizar si no hay aplicaciones en ejecución en ninguno de los espacios compartidos del dominio. Este valor no se puede anular. + Si el dominio se creó **solo en modo VPC**, SageMaker AI aplica automáticamente las actualizaciones de la configuración del grupo de seguridad definida para el dominio a todos los espacios compartidos creados en el dominio. + `DomainId` y `DomainName` no se pueden editar. En la siguiente sección se muestra cómo editar la configuración del dominio desde la consola de SageMaker IA o desde. AWS CLI ## Consola Puede editar el dominio desde la consola de SageMaker IA mediante el siguiente procedimiento. 1. Abre la consola Amazon SageMaker AI en [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/). 1. En el panel de navegación izquierdo, seleccione **Configuraciones de administración**. 1. En **Configuraciones de administración**, elija **Dominios**. 1. En la lista de dominios, seleccione el dominio para el que quiera abrir la página **Configuración del dominio**. 1. En la página **Detalles del dominio**, puede configurar y administrar los detalles de su dominio seleccionando la pestaña correspondiente. 1. Para configurar los ajustes generales, en la página **Detalles del dominio**, seleccione la pestaña **Configuración del dominio** y, a continuación, **Editar**. ## AWS CLI Ejecute el siguiente comando desde el terminal de su equipo local para actualizar un dominio desde la AWS CLI. Para obtener más información sobre la estructura de`default-user-settings`, consulte [CreateDomain](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/APIReference/API_CreateDomain.html#API_CreateDomain_RequestSyntax). ``` aws sagemaker update-domain \ --domain-id domain-id \ --default-user-settings default-user-settings \ --default-space-settings default-space-settings \ --domain-settings-for-update settings-for-update \ --region region ``` # Eliminar un dominio de Amazon SageMaker AI En esta página, se explica cómo eliminar un dominio y los requisitos necesarios. Un dominio consta de una lista de usuarios autorizados, ajustes de configuración y un volumen de Amazon Elastic File System (Amazon EFS). El volumen de Amazon EFS contiene datos para los usuarios, incluidos cuadernos, recursos y artefactos. Un usuario puede tener varias aplicaciones (aplicaciones) que admiten la experiencia de lectura y ejecución de los blocs de notas, terminales y consolas del usuario. Puede eliminar el dominio de una de las siguientes formas: + AWS consola + AWS Command Line Interface (AWS CLI) + SageMaker SDK ## Requisitos Debe cumplir los siguientes requisitos para eliminar un dominio. + Debe tener permisos de administrador para eliminar un dominio. + Solo puede eliminar una aplicación en la que el estado `InService` aparece como **Listo** en el dominio. No es necesario eliminar una aplicación cuyo estado sea `Failed` para eliminar el dominio que la contiene. En el dominio, un intento de eliminar una aplicación en estado de error genera un error. + Para eliminar un dominio, este no puede contener ningún perfil de usuario ni espacios compartidos. Para eliminar un perfil de usuario o un espacio compartido, el perfil o el espacio no pueden contener ninguna aplicación que no haya presentado errores. Cuando elimine estos recursos, se producirá lo siguiente: + Aplicación: se guardan los datos (archivos y cuadernos) del directorio principal del usuario. Se pierden los datos del bloc de notas no guardados. + Perfil de usuario: el usuario ya no puede iniciar sesión en el dominio. El usuario pierde el acceso a su directorio principal, pero los datos no se eliminan. El administrador puede recuperar los datos del volumen de Amazon EFS donde se almacenan bajo la cuenta de Cuenta de AWS del usuario. + Para cambiar los modos de autenticación de IAM a IAM Identity Center, debe eliminar el dominio. ## Archivos EFS Los archivos se guardan en un volumen de Amazon EFS como copia de seguridad. Esta copia de seguridad incluye los archivos del directorio montado, que es `/home/sagemaker-user` para Amazon SageMaker Studio Classic y `/root` para los kernels. Al eliminar archivos de estos directorios montados, el kernel o la aplicación pueden mover los archivos borrados a una papelera oculta. Si la papelera está dentro del directorio montado, esos archivos se copian en el volumen de Amazon EFS e incurrirá en cargos. Para evitar estos cargos de Amazon EFS, debe identificar y limpiar la ubicación de la papelera. La ubicación de la papelera para las aplicaciones y los kernels predeterminados es `~/.local/`. Esto puede variar en función de la distribución de Linux que se utilice para las aplicaciones o los kernels personalizados. Para obtener más información sobre el volumen de Amazon EFS, consulte [Administre su volumen de almacenamiento de Amazon EFS en Amazon SageMaker Studio Classic](studio-tasks-manage-storage.md). Cuando utiliza la consola SageMaker AI para eliminar el dominio, el volumen de Amazon EFS se separa pero no se elimina. El mismo comportamiento se produce de forma predeterminada cuando usas el AWS CLI o el SDK de SageMaker Python para eliminar el dominio. Sin embargo, cuando usas el AWS CLI o el SDK de SageMaker Python, puedes `RetentionPolicy` configurar el`HomeEfsFileSystem=Delete`. De esta forma, se elimina el volumen de Amazon EFS junto con el dominio. ## Eliminar un dominio de Amazon SageMaker AI (consola) **importante** Cuando se elimina un usuario, un espacio o un dominio, se pierde el volumen de Amazon EFS que contiene los datos correspondientes. Esto incluye los cuadernos y otros artefactos. **Eliminación de un dominio** 1. Abre la [consola de SageMaker IA](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/). 1. En el panel de navegación izquierdo, elija **Configuraciones de administración** para expandir las opciones, si no lo ha hecho todavía. 1. En **Configuraciones de administración**, elija **Dominios**. 1. Seleccione el enlace del nombre del dominio que desea eliminar. 1. Seleccione la pestaña **Perfiles de usuario**. 1. Repita los pasos siguientes para cada usuario en la lista **Perfiles de usuarios**. 1. Elija el enlace del nombre de usuario. 1. Elija la pestaña **Detalles del usuario** si aún no la ha seleccionado. 1. Busque aplicaciones y espacios. A continuación, elija **Eliminar** en la columna **Acción** correspondiente. 1. Siga las instrucciones para eliminar. 1. Cuando todas las aplicaciones y los espacios tengan el **Estado** **Eliminado**, seleccione **Eliminar** en la parte superior derecha de la página. 1. Siga las instrucciones para eliminar. 1. Cuando se eliminen todos los usuarios, elija la pestaña **Administración del espacio**. 1. Repita los siguientes pasos para cada espacio de la lista **Espacios**. 1. Seleccione la burbuja correspondiente al espacio. 1. Elija **Eliminar**. 1. Siga las instrucciones para eliminar. 1. Cuando se eliminen todos los usuarios y espacios, elija la pestaña **Configuración del dominio**. 1. Busque la sección **Eliminar dominio**. 1. Elija **Delete domain (Eliminar dominio)**. Si este botón no está disponible, debe repetir los pasos anteriores para eliminar todos los espacios y usuarios. 1. Siga las instrucciones para eliminar. ## Eliminar un dominio de Amazon SageMaker AI (AWS CLI) **Eliminación de un dominio** 1. Recupere la lista de dominios de su cuenta. ``` aws --region Region sagemaker list-domains ``` 1. Recupere la lista de aplicaciones para el dominio que se va a eliminar. ``` aws --region Region sagemaker list-apps \ --domain-id-equals DomainId ``` 1. Elimine cada una de las aplicaciones de la lista. ``` aws --region Region sagemaker delete-app \ --domain-id DomainId \ --app-name AppName \ --app-type AppType \ --user-profile-name UserProfileName ``` 1. Recupere la lista de perfiles de usuario en el dominio. ``` aws --region Region sagemaker list-user-profiles \ --domain-id-equals DomainId ``` 1. Elimine cada perfil de usuario de la lista. ``` aws --region Region sagemaker delete-user-profile \ --domain-id DomainId \ --user-profile-name UserProfileName ``` 1. Recupere la lista de espacios compartidos en el dominio. ``` aws --region Region sagemaker list-spaces \ --domain-id DomainId ``` 1. Elimine todos los espacios compartidos de la lista. ``` aws --region Region sagemaker delete-space \ --domain-id DomainId \ --space-name SpaceName ``` 1. Elimine el dominio. Para eliminar también el volumen de Amazon EFS, especifique `HomeEfsFileSystem=Delete`. ``` aws --region Region sagemaker delete-domain \ --domain-id DomainId \ --retention-policy HomeEfsFileSystem=Retain ``` # Perfiles de usuario del dominio Un perfil de usuario representa a un único usuario dentro de un dominio de Amazon SageMaker AI. El perfil de usuario es la forma principal de hacer referencia a un usuario a efectos de uso compartido, elaboración de informes y otras características orientadas al usuario. Esta entidad se crea cuando un usuario se incorpora al dominio Amazon SageMaker AI. Un perfil de usuario puede tener (como máximo) una sola JupyterServer aplicación fuera del contexto de un espacio compartido. La aplicación de Studio Classic del perfil de usuario está asociada directamente al perfil de usuario y tiene un directorio de Amazon EFS aislado, un rol de ejecución asociado al perfil de usuario y aplicaciones de puerta de enlace del kernel. Un perfil de usuario también puede crear otras aplicaciones desde la consola o desde Amazon SageMaker Studio. **Topics** + [ # Adición de perfiles de usuario ](domain-user-profile-add.md) + [ # Eliminación de perfiles de usuario ](domain-user-profile-remove.md) + [ # Visualización de perfiles de usuario en un dominio ](domain-user-profile-view.md) + [ # Visualización de los detalles del perfil de usuario ](domain-user-profile-describe.md) # Adición de perfiles de usuario En la siguiente sección se muestra cómo añadir perfiles de usuario a un dominio mediante la consola de SageMaker IA o la AWS CLI. Tras añadir un perfil de usuario al dominio, los usuarios pueden iniciar sesión mediante una URL. Si el dominio se utiliza AWS IAM Identity Center para la autenticación, los usuarios reciben un correo electrónico con la URL para iniciar sesión en el dominio. Si el dominio lo usa AWS Identity and Access Management, puedes crear una URL para un perfil de usuario mediante [CreatePresignedDomainUrl](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreatePresignedDomainUrl.html) ## Adición de perfiles de usuario desde la consola Puede añadir perfiles de usuario a un dominio desde la consola de SageMaker IA siguiendo este procedimiento. 1. Abre la consola Amazon SageMaker AI en [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/). 1. En el panel de navegación izquierdo, seleccione **Configuraciones de administración**. 1. En **Configuraciones de administración**, elija **Dominios**. 1. En la lista de dominios, seleccione el dominio al que desea añadir un perfil de usuario. 1. En la página **Detalles del dominio**, elija la pestaña **Perfiles de usuario**. 1. Elija **Añadir usuario**. Se abre una nueva página. 1. Utilice el nombre predeterminado para su perfil de usuario o agregue un nombre personalizado. 1. En **Execution role (Rol de ejecución)**, elija una opción en el selector de roles. Si eliges **Introducir un ARN de rol de IAM personalizado**, el rol debe tener, como mínimo, una política de confianza adjunta que SageMaker otorgue permiso a AI para asumir el rol. Para obtener más información, consulte Funciones de [SageMaker IA](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/sagemaker-roles.html). Si elige **Crear un nuevo rol**, se abrirá el cuadro de diálogo **Crear un rol de IAM**: 1. Para los **buckets de S3 que especifique**, especifique buckets de Amazon S3 adicionales a los que puedan acceder los usuarios de sus cuadernos. Si no desea agregar acceso a más buckets, elija **None (Ninguno)**. 1. Elija **Crear rol**. SageMaker La IA crea una nueva función de IAM con la [AmazonSageMakerFullAccess](https://console.aws.amazon.com//iam/home?#/policies/arn:aws:iam::aws:policy/AmazonSageMakerFullAccess)política adjunta. `AmazonSageMaker-ExecutionPolicy` 1. (Opcional) Puede añadir etiquetas al perfil de usuario. Todos los recursos que cree el perfil de usuario tendrán una etiqueta de ARN de dominio y una etiqueta de ARN de perfil de usuario. La etiqueta de ARN de dominio se basa en el ID del dominio, mientras que la etiqueta de ARN de perfil de usuario se basa en el nombre del perfil de usuario. 1. Elija **Siguiente**. 1. En la sección **SageMaker Studio**, tienes la opción de elegir entre la versión más nueva y la clásica de Studio como experiencia predeterminada. + Si eliges **SageMaker Studio** (recomendado) como experiencia predeterminada, el IDE de Studio Classic tiene la configuración predeterminada. Para obtener más información sobre la configuración predeterminada, consulte [Configuración predeterminada](onboard-quick-start.md#onboard-quick-start-defaults). Para obtener más información sobre Studio, consulte [Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md). + Si elige **Studio Classic** como experiencia predeterminada, puede habilitar o deshabilitar el uso compartido de recursos de cuaderno. Los recursos de cuaderno incluyen artefactos como la salida de celda y los repositorios de Git. Para obtener más información acerca de los recursos de cuaderno, consulte [Compartir y usar un bloc de notas Amazon SageMaker Studio Classic](notebooks-sharing.md). 1. En **SageMaker Canvas**, puedes configurar los ajustes de SageMaker Canvas. Para ver las instrucciones y los detalles de configuración para la incorporación, consulte [Cómo empezar a usar Amazon SageMaker Canvas](canvas-getting-started.md). 1. Para la **configuración de permisos base de Canvas**, seleccione si desea establecer los permisos mínimos necesarios para usar la aplicación SageMaker Canvas. 1. En **RStudio**, si es RStudio licencia, seleccione si desea crear el usuario con una de las siguientes autorizaciones: + No autorizado + RStudio Administrador + RStudio User 1. Elija **Siguiente**. 1. En la página **Personalizar lU de Studio**, puede personalizar las aplicaciones visibles y las herramientas de machine learning (ML) que se muestran en Studio. Esta personalización solo oculta las aplicaciones y las herramientas de ML en el panel de navegación izquierdo de Studio. Para obtener más información sobre la IU de Studio, consulte [Descripción general de la interfaz de usuario de Amazon SageMaker Studio](studio-updated-ui.md). Para obtener más información sobre las aplicaciones, consulte [Aplicaciones compatibles con Amazon SageMaker Studio](studio-updated-apps.md). La característica de personalización de la IU de Studio no está disponible en Studio Classic. Si desea configurar Studio como su experiencia predeterminada, seleccione **Anterior** y vuelva al paso anterior. 1. Elija **Siguiente**. 1. Tras revisar los cambios, seleccione **Crear perfil de usuario**. ## Cree perfiles de usuario desde AWS CLI Para crear un perfil de usuario en un dominio desde AWS CLI, ejecute el siguiente comando desde la terminal de su máquina local. Para obtener información sobre la JupyterLab versión disponible ARNs, consulte[Establecer una JupyterLab versión predeterminada](studio-jl.md#studio-jl-set). ``` 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" } } }' ``` Puede utilizar el AWS CLI para personalizar las aplicaciones y herramientas de aprendizaje automático que se muestran en Studio para el usuario mediante [StudioWebPortalSettings](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_StudioWebPortalSettings.html). Utilice `HiddenAppTypes` para ocultar aplicaciones y `HiddenMlTools` para ocultar herramientas de ML. Para obtener más información sobre cómo personalizar la navegación izquierda de la IU de Studio, consulte [Oculte las herramientas y aplicaciones de aprendizaje automático en la interfaz de usuario de Amazon SageMaker Studio](studio-updated-ui-customize-tools-apps.md). Esta característica no está disponible para Studio Classic. # Eliminación de perfiles de usuario Para eliminar el perfil de usuario, se deben eliminar todas las aplicaciones lanzadas por un perfil de usuario y todos los espacios propiedad del perfil de usuario. En la siguiente sección se muestra cómo eliminar perfiles de usuario de un dominio mediante la consola de SageMaker IA o AWS CLI. ## Eliminación de perfiles de usuario desde la consola 1. Abre la consola Amazon SageMaker AI en [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/). 1. En el panel de navegación izquierdo, seleccione **Configuraciones de administración**. 1. En **Configuraciones de administración**, elija **Dominios**. 1. En la lista de dominios, seleccione el dominio del que desea eliminar un perfil de usuario. 1. En la página **Detalles del dominio**, elija la pestaña **Perfiles de usuario**. 1. Seleccione el perfil de usuario que desea eliminar. 1. En la página **Detalles del usuario**, para cada aplicación que no haya presentado errores de la lista **Aplicaciones**, elija **Acción**. 1. En la lista desplegable, elija **Eliminar**. 1. En el cuadro de diálogo **Eliminar aplicación**, elija **Sí, eliminar aplicación**. A continuación, escriba *delete* en el campo de confirmación y elija **Eliminar**. 1. Cuando el **Estado** de todas las aplicaciones sea **Eliminado**, vuelva a la página **Detalles del dominio** y seleccione la pestaña **Administración del espacio**. 1. Elimine todos los espacios que pertenezcan al perfil de usuario. Para cada espacio del que sea propietario el perfil de usuario, seleccione el espacio y elija **Eliminar**. Para ver los pasos detallados, consulte [Eliminación de un espacio de Studio](studio-updated-running-stop.md#studio-updated-running-stop-space). 1. Vuelva a la pestaña **Perfiles de usuario** y elija **Editar**. 1. En la página **Editar usuario**, elija **Eliminar usuario**. 1. En la ventana emergente **Eliminar usuario**, elija **Sí, eliminar usuario**. 1. Escriba *delete* en el campo para confirmar la eliminación. 1. Elija **Eliminar**. ## Elimine los perfiles de usuario del AWS CLI Para eliminar un perfil de usuario del AWS CLI, elimine primero los espacios que pertenezcan al perfil de usuario y, a continuación, elimine el perfil de usuario. Ejecute los siguientes comandos desde el terminal de su equipo local. ``` # Delete spaces owned by the user profile aws sagemaker delete-space \ --region region \ --domain-id domain-id \ --space-name space-name # Delete the user profile aws sagemaker delete-user-profile \ --region region \ --domain-id domain-id \ --user-profile-name user-name ``` # Visualización de perfiles de usuario en un dominio En la siguiente sección se describe cómo ver una lista de perfiles de usuario en un dominio desde la consola de SageMaker IA o desde AWS CLI. ## Visualización de perfiles de usuario desde la consola Complete el siguiente procedimiento para ver una lista de los perfiles de usuario del dominio desde la consola de SageMaker IA. 1. Abre la consola Amazon SageMaker AI en [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/). 1. En el panel de navegación izquierdo, seleccione **Configuraciones de administración**. 1. En **Configuraciones de administración**, elija **Dominios**. 1. En la lista de dominios, seleccione el dominio del que desea ver una lista de perfiles de usuario. 1. En la página **Detalles del dominio**, elija la pestaña **Perfiles de usuario**. ## Vea los perfiles de usuario desde AWS CLI Para ver los perfiles de usuario de un dominio desde AWS CLI, ejecute el siguiente comando desde la terminal de su máquina local. ``` aws sagemaker list-user-profiles \ --region region \ --domain-id domain-id ``` # Visualización de los detalles del perfil de usuario En la siguiente sección se describe cómo ver los detalles de un perfil de usuario desde la consola de SageMaker IA o desde la AWS CLI. ## Visualización de los detalles del perfil de usuario desde la consola Complete el siguiente procedimiento para ver los detalles de un perfil de usuario desde la consola de SageMaker IA. 1. Abre la consola Amazon SageMaker AI en [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/). 1. En el panel de navegación izquierdo, seleccione **Configuraciones de administración**. 1. En **Configuraciones de administración**, elija **Dominios**. 1. En la lista de dominios, seleccione el dominio del que desea ver una lista de perfiles de usuario. 1. En la página **Detalles del dominio**, elija la pestaña **Perfiles de usuario**. 1. Seleccione el perfil de usuario del que desea ver los detalles. ## Vea los detalles del perfil de usuario desde AWS CLI Para describir un perfil de usuario desde el AWS CLI, ejecute el siguiente comando desde la terminal de su máquina local. ``` aws sagemaker describe-user-profile \ --region region \ --domain-id domain-id \ --user-profile-name user-name ``` # Grupos de IAM Identity Center en un dominio AWS IAM Identity Center es el AWS servicio recomendado para gestionar el acceso de los usuarios humanos a AWS los recursos. Es un lugar centralizado en el que puede asignar a los usuarios acceso uniforme a varias Cuentas de AWS y aplicaciones. Para obtener más información sobre la autenticación del IAM Identity Center, consulte [What is IAM Identity Center?](https://docs.aws.amazon.com//singlesignon/latest/userguide/what-is.html) Si utilizas la AWS IAM Identity Center autenticación para tu dominio de Amazon SageMaker AI, puedes utilizar los siguientes temas para obtener información sobre cómo ver, añadir y eliminar grupos y usuarios del IAM Identity Center de un dominio. **Topics** + [ # Visualización de grupos y usuarios ](domain-groups-view.md) + [ # Adición de usuarios y grupos ](domain-groups-add.md) + [ # Eliminación de grupos ](domain-groups-remove.md) # Visualización de grupos y usuarios Complete el siguiente procedimiento para ver una lista de grupos y usuarios del IAM Identity Center desde la consola Amazon SageMaker AI. 1. Abre la consola Amazon SageMaker AI en [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/). 1. En el panel de navegación izquierdo, seleccione **Configuraciones de administración**. 1. En **Configuraciones de administración**, elija **Dominios**. 1. En la lista de dominios, seleccione el dominio para el que quiera abrir la página **Configuración del dominio**. 1. En la página **Detalles del dominio**, elija la pestaña **Grupos**. # Adición de usuarios y grupos En las siguientes secciones se muestra cómo añadir grupos y usuarios a un dominio desde la consola de SageMaker IA o AWS CLI. **nota** Si el dominio se creó antes del 1 de octubre de 2023, solo puedes añadir grupos y usuarios al dominio desde la consola de SageMaker IA. ## SageMaker Consola de IA Realice el siguiente procedimiento para añadir grupos y usuarios a su dominio desde la consola de SageMaker IA. 1. En la pestaña **Grupos**, elija **Asignar usuarios y grupos**. 1. En la página **Asignar usuarios y grupos**, seleccione los usuarios y grupos que desee agregar. 1. Elija **Asignar usuarios y grupos**. ## AWS CLI Realice el siguiente procedimiento para añadir grupos y usuarios a su dominio desde la AWS CLI. 1. Obtenga el `SingleSignOnApplicationArn` del dominio con una llamada a [describe-domain](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/swf/describe-domain.html) `SingleSignOnApplicationArn` es el ARN de la aplicación administrada en IAM Identity Center. ``` aws sagemaker describe-domain \ --region region \ --domain-id domain-id ``` 1. Asocie el usuario o el grupo al dominio. Para ello, pase el `SingleSignOnApplicationArn` valor devuelto por el comando [describe-domain](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/swf/describe-domain.html) como `application-arn` parámetro de una llamada a [create-application-assignment](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sso-admin/create-application-assignment.html). También debe pasar el tipo y el ID de la entidad que se va a asociar. ``` aws sso-admin create-application-assignment \ --application-arn application-arn \ --principal-id principal-id \ --principal-type principal-type ``` # Eliminación de grupos Complete el siguiente procedimiento para eliminar grupos de su dominio de la consola de SageMaker IA. Para obtener información sobre la eliminación de usuarios, consulte [Eliminación de perfiles de usuario](domain-user-profile-remove.md). 1. En la pestaña **Grupos**, seleccione el grupo que desea eliminar. 1. Elija **Anular asignación de los grupos**. 1. En la ventana emergente, elija **Sí, anular la asignación de los grupos**. 1. Escriba *unassign* en el campo. 1. Elija **Anular asignación de los grupos**. # Descripción de los permisos y roles de ejecución de espacio de dominio En el caso de muchas aplicaciones de SageMaker IA, al iniciar una aplicación de SageMaker IA dentro de un dominio, se crea un espacio para la aplicación. Cuando un perfil de usuario crea un espacio, ese espacio asume un rol de AWS Identity and Access Management (IAM) que define los permisos concedidos a ese espacio. En la página siguiente, se proporciona información sobre los tipos de espacios y los roles de ejecución que definen los permisos para el espacio. Un [rol de IAM](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles.html) es una identidad de IAM que puede crear en su cuenta y que tiene permisos específicos. Una función de IAM es similar a la de un usuario de IAM en el sentido de que es una AWS identidad con políticas de permisos que determinan lo que la identidad puede y no puede hacer en él. AWS No obstante, en lugar de asociarse exclusivamente a una persona, la intención es que cualquier usuario pueda asumir un rol que necesite. Además, un rol no tiene asociadas credenciales a largo plazo estándar, como una contraseña o claves de acceso. En cambio, cuando asume un rol, le proporciona credenciales de seguridad temporales para su sesión de rol. **nota** Al iniciar Amazon SageMaker Canvas o RStudio, no se crea un espacio que asuma una función de IAM. En su lugar, puede cambiar el rol asociado al perfil de usuario para administrar sus permisos en la aplicación. Para obtener información sobre cómo obtener el rol de un perfil de usuario de SageMaker IA, consulte[Obtención del rol de ejecución del usuario](sagemaker-roles.md#sagemaker-roles-get-execution-role-user). Para SageMaker Canvas, consulte[Administración de permisos y configuración de Amazon SageMaker Canvas (para administradores de TI)](canvas-setting-up.md). Para RStudio, consulte[Crea un dominio Amazon SageMaker AI con RStudio la aplicación](rstudio-create-cli.md#rstudio-create-cli-domain). Los usuarios pueden acceder a sus aplicaciones de SageMaker IA en un espacio compartido o privado. **Espacios compartidos** + Solo puede haber un espacio asociado a una aplicación. Todos los perfiles de usuario del dominio pueden acceder a un espacio compartido. Esto otorga a todos los perfiles de usuario del dominio acceso al mismo sistema de almacenamiento de archivos subyacente para la aplicación. + Al espacio compartido se le concederán los permisos que define el **rol de ejecución predeterminado del espacio**. Si desea modificar el rol de ejecución del espacio compartido, debe modificar el rol de ejecución predeterminado del espacio. Para obtener más información sobre cómo obtener el rol de ejecución predeterminado del espacio, consulte [Obtención del rol de ejecución del espacio](sagemaker-roles.md#sagemaker-roles-get-execution-role-space). Para obtener más información sobre cómo modificar el rol de ejecución, consulte [Modificación de los permisos del rol de ejecución](sagemaker-roles.md#sagemaker-roles-modify-to-execution-role). + Para obtener más información sobre los espacios compartidos, consulte [Colaboración con espacios compartidos](domain-space.md). + Para crear un espacio compartido, consulte [Creación de un espacio compartido](domain-space-create.md#domain-space-create-app). **Espacios privados** + Solo puede haber un espacio asociado a una aplicación. Solo el perfil de usuario que lo creó puede acceder a un espacio privado. Este espacio no se puede compartir con otros usuarios. + El espacio privado asumirá el **rol de ejecución del perfil de usuario** que lo creó. Si desea modificar el rol de ejecución del espacio privado, debe modificar el rol de ejecución del perfil de usuario. Para obtener más información sobre cómo obtener el rol de ejecución del perfil de usuario, consulte [Obtención del rol de ejecución del usuario](sagemaker-roles.md#sagemaker-roles-get-execution-role-user). Para obtener más información sobre cómo modificar el rol de ejecución, consulte [Modificación de los permisos del rol de ejecución](sagemaker-roles.md#sagemaker-roles-modify-to-execution-role). + Todas las aplicaciones que admiten espacios también admiten espacios privados. + De forma predeterminada, ya se ha creado un espacio privado para Studio Classic para cada perfil de usuario. **Topics** + [ ## SageMaker Funciones de ejecución de IA ](#sagemaker-execution-roles) + [ ## Ejemplo de permisos flexibles con roles de ejecución ](#sagemaker-execution-roles-example) ## SageMaker Funciones de ejecución de IA Una función de ejecución de SageMaker IA es una [función de AWS Identity and Access Management (IAM)](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles.html) que se asigna a una identidad de IAM que realiza ejecuciones en IA. SageMaker Una [identidad de IAM](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id.html) proporciona acceso a una AWS cuenta y representa una carga de trabajo programática o de usuario humano que se puede autenticar y, a continuación, autorizar a realizar acciones en ella AWS, lo que otorga permisos a la SageMaker IA para acceder a otros AWS recursos en tu nombre. Esta función permite a la SageMaker IA realizar acciones como lanzar instancias de cómputo, acceder a datos y artefactos de modelos almacenados en Amazon S3 o escribir registros en ellos CloudWatch. SageMaker La IA asume la función de ejecución en tiempo de ejecución y se le conceden temporalmente los permisos definidos en la política de la función. El rol debe contener los permisos necesarios que definan las acciones que la identidad puede realizar y los recursos a los que tiene acceso la identidad. Puede asignar roles a varias identidades para ofrecer un enfoque flexible y detallado a la hora de administrar los permisos y el acceso dentro de su dominio. Para obtener más información sobre los dominios, consulte [Descripción general del dominio Amazon SageMaker AI](gs-studio-onboard.md). Por ejemplo, puede asignar roles de IAM a: + **Rol de ejecución de dominio** para conceder amplios permisos a todos los perfiles de usuario del dominio. + **Rol de ejecución del espacio** para conceder amplios permisos a un espacio compartido dentro del dominio. Todos los perfiles de usuario del dominio pueden acceder a los espacios compartidos y utilizarán el rol de ejecución del espacio mientras estén dentro del espacio compartido. + **Rol de ejecución del perfil de usuario** para conceder permisos detallados a perfiles de usuario específicos. Un espacio privado creado por un perfil de usuario asumirá el rol de ejecución de ese perfil de usuario. Esto le permite conceder los permisos necesarios al dominio y, al mismo tiempo, mantener el principio de los permisos con privilegios mínimos para los perfiles de usuario, para cumplir [las prácticas recomendadas de seguridad de IAM](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/best-practices.html) que se describen en la *Guía del usuario de AWS IAM Identity Center *. Los cambios o modificaciones en los roles de ejecución pueden tardar unos minutos en propagarse. Para obtener más información, consulte [Cambio del rol de ejecución](sagemaker-roles.md#sagemaker-roles-change-execution-role) o [Modificación de los permisos del rol de ejecución](sagemaker-roles.md#sagemaker-roles-modify-to-execution-role), respectivamente. ## Ejemplo de permisos flexibles con roles de ejecución Con los [roles de IAM](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/id_roles.html), puede administrar y conceder permisos de una manera amplia y detallada. El siguiente ejemplo incluye la concesión de permisos para espacios y para usuarios. Supongamos que es un administrador que está configurando un dominio para un equipo de científicos de datos. *Puede permitir que los perfiles de usuario del dominio tengan acceso completo a los buckets de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), SageMaker realicen trabajos de formación e implementen modelos mediante una aplicación en un espacio compartido.* En este ejemplo, puede crear un rol de IAM denominado "DataScienceTeamRole" con amplios permisos. A continuación, puede asignar «DataScienceTeamRole» como *función de ejecución predeterminada del espacio*, lo que otorga amplios permisos a su equipo. Cuando un perfil de usuario crea un *espacio compartido*, ese espacio asumirá el *rol de ejecución predeterminado del espacio*. Para obtener más información sobre la asignación de un rol de ejecución a un dominio existente, consulte [Obtención del rol de ejecución del espacio](sagemaker-roles.md#sagemaker-roles-get-execution-role-space). En lugar de permitir que cualquier perfil de usuario individual que trabaje en su propio *espacio privado* tenga acceso completo a los buckets de Amazon S3, puede restringir los permisos de un perfil de usuario y no permitir que modifique los buckets de Amazon S3. En este ejemplo, puede darles acceso de lectura a los buckets de Amazon S3 para recuperar datos, ejecutar tareas de SageMaker formación e implementar modelos en su *espacio privado*. Puede crear un rol de ejecución a nivel de usuario denominado «DataScientistRole» con los permisos relativamente más limitados. A continuación, puede asignar «DataScientistRole» al *rol de ejecución del perfil de usuario*, otorgándole los permisos necesarios para realizar sus tareas específicas de ciencia de datos dentro del ámbito definido. Cuando un perfil de usuario crea un *espacio privado*, ese espacio asumirá el *rol de ejecución del usuario*. Para obtener más información sobre la asignación de un rol de ejecución a un perfil de usuario existente, consulte [Obtención del rol de ejecución del usuario](sagemaker-roles.md#sagemaker-roles-get-execution-role-user). Para obtener información sobre las funciones de ejecución de la SageMaker IA y cómo añadirles permisos adicionales, consulte[Cómo utilizar las funciones de ejecución de la SageMaker IA](sagemaker-roles.md). # Consulta los recursos de SageMaker IA de tu dominio ## Utilice la consola de SageMaker IA para ver los recursos de su dominio Puede ver los recursos de Amazon SageMaker AI en su dominio de Amazon SageMaker AI mediante la consola de SageMaker IA. Utilice las siguientes instrucciones para aprender a ver los recursos etiquetados con el ARN del dominio. Los SageMaker recursos que se muestran siguiendo este procedimiento son los que tienen asociada la `sagemaker:domain-arn` etiqueta correspondiente. Es posible que los recursos sin etiquetar se hayan creado fuera del contexto de un dominio o se hayan creado antes del 30 de noviembre de 2022, cuando los recursos no se etiquetaban automáticamente con el ARN del dominio. Para añadir una etiqueta a estos recursos sin etiquetar para filtrarlos mejor, siga los pasos que se indican en [Reposición de etiquetas de dominio](domain-multiple-backfill.md). Los recursos creados en otros dominios se filtran automáticamente. **nota** Esta no es una lista completa de los recursos activos de su dominio. Para ver todos SageMaker los recursos activos, consulte [AWS Cost Explorer](https://aws.amazon.com/aws-cost-management/aws-cost-explorer/). **Para ver los recursos de SageMaker IA de su dominio mediante la consola** 1. Abre la consola Amazon SageMaker AI en [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/). 1. Expanda el panel de navegación de la izquierda, si no está expandido ya. 1. En **Configuraciones de administración**, elija **Dominios**. 1. En la lista de dominios, seleccione el dominio para el que quiera abrir la página **Configuración del dominio**. 1. En la página **Detalles del dominio**, elija la pestaña **Recursos**. 1. En la página **Recursos del dominio**, puede ver los detalles de los recursos etiquetados con el ARN del dominio relativo. De forma predeterminada, se muestran los recursos en ejecución. 1. (Opcional) Puede filtrar los recursos que se muestran para cada tipo de recurso mediante el icono de búsqueda o **Filtrar estado** en la parte superior de cada tipo de recurso. ## AWS CLI Utilícela para ver los espacios de SageMaker IA de su dominio En la siguiente sección se proporcionan instrucciones sobre cómo ver los espacios de su dominio desde la AWS CLI. Necesitará conocer su*domain-id*. Para obtener los detalles de su dominio, consulte [Visualización de dominios](domain-view.md). ``` aws sagemaker list-spaces \ --region region --domain-id domain-id ``` ## Úselo AWS CLI para ver las aplicaciones de SageMaker IA de su dominio En la siguiente sección se proporcionan instrucciones sobre cómo ver las aplicaciones de su dominio desde la AWS CLI. Necesitará conocer su*domain-id*. Para obtener los detalles de su dominio, consulte [Visualización de dominios](domain-view.md). ``` aws sagemaker list-apps \ --domain-id-equals domain-id ``` Si no ve las aplicaciones o el dominio, es posible que deba cambiar de Región de AWS. Para ello, utilice `aws configure` para actualizar sus AWS credenciales. Para obtener más información, consulte [configure](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/configure/index.html). # Cierre los recursos de SageMaker IA de su dominio Puedes cerrar los recursos de Amazon SageMaker AI de tu dominio de Amazon SageMaker AI mediante la consola de SageMaker IA. Utilice las siguientes instrucciones para obtener información sobre cómo cerrar los recursos etiquetados con el ARN del dominio. Los SageMaker recursos que se muestran siguiendo este procedimiento son los que tienen asociada la `sagemaker:domain-arn` etiqueta correspondiente. Es posible que los recursos sin etiquetar se hayan creado fuera del contexto de un dominio o se hayan creado antes del 30 de noviembre de 2022, cuando los recursos no se etiquetaban automáticamente con el ARN del dominio. Para añadir una etiqueta a estos recursos sin etiquetar para filtrarlos mejor, siga los pasos que se indican en [Reposición de etiquetas de dominio](domain-multiple-backfill.md). Los recursos creados en otros dominios se filtran automáticamente. **nota** Esta no es una lista completa de los recursos activos de su dominio. Para ver todos SageMaker los recursos activos, consulte [AWS Cost Explorer](https://aws.amazon.com/aws-cost-management/aws-cost-explorer/). **Para cerrar los recursos de SageMaker IA de tu dominio mediante la consola** 1. [Consulta los recursos de SageMaker IA de tu dominio](sm-console-domain-resources-view.md) 1. En la sección de tipos de recursos, marque las casillas de los recursos que desee cerrar. 1. Una vez seleccionados los recursos, aparecerá una opción de cierre en la parte superior de la sección de tipos de recursos. Elija la opción y siga las instrucciones para cerrar los recursos seleccionados. Para obtener instrucciones sobre cómo eliminar tus recursos por función de SageMaker IA, consulta[Dónde bloquear los recursos por función de la SageMaker IA](sm-shut-down-resources-per-feature.md). # Dónde bloquear los recursos por función de la SageMaker IA Puedes cerrar tus recursos de Amazon SageMaker AI para evitar incurrir en cargos no deseados. En la siguiente tabla, enumeramos las funciones o los recursos de la SageMaker IA y proporcionamos enlaces a la documentación sobre cómo cerrar los recursos de SageMaker IA. También puedes usar los [APIs, CLI y SDKs](api-and-sdk-reference-overview.md) proporcionados por SageMaker AI. Por ejemplo, puede buscar en la [referencia de la SageMaker API de Amazon](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/Welcome.html) `Delete*` comandos para eliminar algunos de los recursos que ha creado. Más específicamente, puedes buscar la [DeleteDomain](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DeleteDomain.html)API para obtener información sobre cómo eliminar un dominio de Amazon SageMaker AI. **nota** Esta no es una lista completa de los recursos activos de su dominio. Para ver todos los recursos de SageMaker IA activos, consulte [AWS Cost Explorer](https://aws.amazon.com/aws-cost-management/aws-cost-explorer/). | SageMaker Características, infraestructura y recursos de la IA | Instrucciones de cierre | | --- | --- | | [Lienzo](canvas.md) | [Cerrar sesión en Amazon SageMaker Canvas](canvas-log-out.md) | | [Editor de código](code-editor.md) | [Cierre de los recursos del editor de código](code-editor-use-log-out.md) | | [Dominio](sm-domain.md) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/sm-shut-down-resources-per-feature.html) | | [EMR en Studio Classic](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-notebooks-emr-cluster.html) | [Finalización de un clúster de Amazon EMR desde Studio o Studio Classic](terminate-emr-clusters.md) | | [Experimentos](mlflow.md) | [Limpie MLflow los recursos](mlflow-cleanup.md) | | [HyperPod](sagemaker-hyperpod.md) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/sm-shut-down-resources-per-feature.html) | | [Puntos de conexión de inferencia](realtime-endpoints-options.md) | [Eliminar puntos de conexión y recursos](realtime-endpoints-delete-resources.md) | | [JupyterLab](studio-updated-jl.md) | [Eliminación de recursos sin usar](studio-updated-jl-admin-guide-clean-up.md) | | [MLOps](mlops.md) | [Eliminar un MLOps proyecto con Amazon SageMaker Studio o Studio Classic](sagemaker-projects-delete.md) | | [Instancias de cuaderno](nbi.md) | [Limpie los recursos de instancias de Amazon SageMaker Notebook](ex1-cleanup.md) | | [Canalizaciones](pipelines.md) | [Detención de una canalización](pipelines-studio-stop.md) | | [Proyectos](sagemaker-projects.md) | [Eliminar un MLOps proyecto con Amazon SageMaker Studio o Studio Classic](sagemaker-projects-delete.md) | | [RStudio en Amazon SageMaker AI](rstudio.md) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/sm-shut-down-resources-per-feature.html) | | [Estudio](studio-updated.md) | [Visualización de instancias, aplicaciones y espacios en ejecución de Studio](studio-updated-running.md) | | [Studio Classic](studio.md) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/es_es/sagemaker/latest/dg/sm-shut-down-resources-per-feature.html) | | [Pilas en AWS CloudFormation](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/stacks.html) | [Eliminar una pila de la consola AWS CloudFormation](https://docs.aws.amazon.com/AWSCloudFormation/latest/UserGuide/cfn-console-delete-stack.html) | | [TensorBoard en SageMaker IA](tensorboard-on-sagemaker.md) | [Elimine las aplicaciones no utilizadas TensorBoard](debugger-htb-delete-app.md) |