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# Définir les configurations de cycle de vie par défaut pour Amazon SageMaker Studio Classic
**Important**
Depuis le 30 novembre 2023, l'expérience Amazon SageMaker Studio précédente s'appelle désormais Amazon SageMaker Studio Classic. La section suivante est spécifique à l’utilisation de l’application Studio Classic. Pour en savoir plus sur l’utilisation de l’expérience Studio mise à jour, consultez [Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md).
Studio Classic est toujours maintenu pour les charges de travail existantes, mais n'est plus disponible pour l'intégration. Vous pouvez uniquement arrêter ou supprimer des applications Studio Classic existantes et vous ne pouvez pas en créer de nouvelles. Nous vous recommandons de [migrer votre charge de travail vers la nouvelle expérience Studio](studio-updated-migrate.md).
Bien que vous puissiez associer plusieurs scripts de configuration du cycle de vie à une seule ressource, vous ne pouvez définir qu'une seule configuration de cycle de vie par défaut pour chaque JupyterServer KernelGateway application. Le comportement de la configuration du cycle de vie par défaut varie selon qu'elle est définie pour JupyterServer ou pour les KernelGateway applications.
+ **JupyterServer applications :** lorsqu'il est défini comme script de configuration du cycle de vie par défaut pour les JupyterServer applications, le script de configuration du cycle de vie s'exécute automatiquement lorsque l'utilisateur se connecte à Studio Classic pour la première fois ou redémarre Studio Classic. Utilisez cette configuration de cycle de vie par défaut pour automatiser des actions de configuration ponctuelles pour l'environnement de développement Studio Classic, telles que l'installation d'extensions de bloc-notes ou la configuration d'un GitHub dépôt. Pour un exemple, consultez [Personnaliser Amazon SageMaker Studio à l'aide des configurations du cycle de vie](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/customize-amazon-sagemaker-studio-using-lifecycle-configurations/).
+ **KernelGateway applications :** lorsqu'elle est définie comme script de configuration du cycle de vie par défaut pour les KernelGateway applications, la configuration du cycle de vie est sélectionnée par défaut dans le lanceur Studio Classic. Les utilisateurs peuvent lancer un bloc-notes ou un terminal avec le script par défaut sélectionné ou en sélectionner un autre dans la liste des configurations de cycle de vie.
SageMaker L'IA prend en charge la définition d'une configuration de cycle de vie par défaut pour les ressources suivantes :
+ Domains
+ Profils utilisateurs
+ Espaces partagés
Alors que les domaines et les profils utilisateur permettent de définir une configuration de cycle de vie par défaut à partir de la console Amazon SageMaker AI et AWS Command Line Interface, les espaces partagés ne prennent en charge que la définition d'une configuration de cycle de vie par défaut à partir du AWS CLI.
Vous pouvez définir une configuration de cycle de vie par défaut lors de la création d’une nouvelle ressource ou de la mise à jour d’une ressource existante. Les rubriques suivantes montrent comment définir une configuration de cycle de vie par défaut à l'aide de la console SageMaker AI et AWS CLI.
## Héritage de la configuration de cycle de vie par défaut
Les configurations de cycle de vie par défaut définies au niveau du *domaine* sont héritées par tous les utilisateurs et espaces partagés. Les configurations de cycle de vie par défaut définies au niveau de l'*utilisateur* et de l'*espace partagé* se limitent uniquement à cet utilisateur ou cet espace partagé. Les valeurs par défaut de l'utilisateur et de l'espace remplacent les valeurs par défaut définies au niveau du domaine.
Une configuration de KernelGateway cycle de vie par défaut définie pour un domaine s'applique à toutes les KernelGateway applications lancées dans le domaine. La configuration de cycle de vie par défaut est utilisée, sauf si l’utilisateur sélectionne une autre configuration de cycle de vie dans la liste affichée dans le Lanceur Studio Classic. Le script par défaut s’exécute également si `No Script` est sélectionné par l’utilisateur. Pour plus d’informations sur la sélection d’un script, consultez [Étape 3 : Lancer une application à l'aide de la configuration de cycle de vie](studio-lcc-create-console.md#studio-lcc-create-console-step3).
**Topics**
+ [Héritage de la configuration de cycle de vie par défaut](#studio-lcc-defaults-inheritance)
+ [Définissez les valeurs par défaut à partir de AWS CLI pour Amazon SageMaker Studio Classic](studio-lcc-defaults-cli.md)
+ [Définir les paramètres par défaut depuis la console SageMaker AI pour Amazon SageMaker Studio Classic](studio-lcc-defaults-console.md)
# Définissez les valeurs par défaut à partir de AWS CLI pour Amazon SageMaker Studio Classic
**Important**
Les politiques IAM personnalisées qui permettent à Amazon SageMaker Studio ou Amazon SageMaker Studio Classic de créer des SageMaker ressources Amazon doivent également accorder des autorisations pour ajouter des balises à ces ressources. L’autorisation d’ajouter des balises aux ressources est requise, car Studio et Studio Classic balisent automatiquement toutes les ressources qu’ils créent. Si une politique IAM autorise Studio et Studio Classic à créer des ressources mais n'autorise pas le balisage, des erreurs « AccessDenied » peuvent se produire lors de la tentative de création de ressources. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Fournir des autorisations pour le balisage des ressources d' SageMaker IA](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).
[AWS politiques gérées pour Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)qui donnent des autorisations pour créer des SageMaker ressources incluent déjà des autorisations pour ajouter des balises lors de la création de ces ressources.
**Important**
Depuis le 30 novembre 2023, l'expérience Amazon SageMaker Studio précédente s'appelle désormais Amazon SageMaker Studio Classic. La section suivante est spécifique à l’utilisation de l’application Studio Classic. Pour en savoir plus sur l’utilisation de l’expérience Studio mise à jour, consultez [Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md).
Studio Classic est toujours maintenu pour les charges de travail existantes, mais n'est plus disponible pour l'intégration. Vous pouvez uniquement arrêter ou supprimer des applications Studio Classic existantes et vous ne pouvez pas en créer de nouvelles. Nous vous recommandons de [migrer votre charge de travail vers la nouvelle expérience Studio](studio-updated-migrate.md).
Vous pouvez définir des scripts de configuration du cycle de vie par défaut à partir des ressources suivantes : AWS CLI
+ Domains
+ Profils utilisateurs
+ Espaces partagés
Les sections suivantes expliquent comment définir des scripts de configuration de cycle de vie par défaut à partir d' AWS CLI.
**Topics**
+ [Conditions préalables](#studio-lcc-defaults-cli-prereq)
+ [Définition d'une configuration de cycle de vie par défaut lors de la création d'une ressource](#studio-lcc-defaults-cli-new)
+ [Définition d'une configuration de cycle de vie par défaut pour une ressource existante](#studio-lcc-defaults-cli-existing)
## Conditions préalables
Avant de commencer, effectuez les opérations obligatoires suivantes :
+ Mettez à jour le AWS CLI en suivant les étapes de [la section Installation de la AWS CLI version actuelle](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/install-cliv1.html#install-tool-bundled).
+ À partir de votre ordinateur local, exécutez `aws configure` et fournissez vos informations d’identification AWS . Pour plus d'informations sur les AWS informations d'identification, voir [Comprendre et obtenir vos AWS informations d'identification](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws-sec-cred-types.html).
+ Intégrez le domaine SageMaker AI en suivant les étapes décrites dans[Présentation du domaine Amazon SageMaker AI](gs-studio-onboard.md).
+ Créez une configuration de cycle de vie en suivant les étapes de la rubrique [Création et association d'une configuration de cycle de vie avec Amazon SageMaker Studio Classic](studio-lcc-create.md).
## Définition d'une configuration de cycle de vie par défaut lors de la création d'une ressource
Pour définir une configuration de cycle de vie par défaut lors de la création d'un nouveau domaine, d'un nouveau profil utilisateur ou d'un nouvel espace, transmettez l'ARN de votre configuration de cycle de vie créée précédemment dans le cadre de l'une des AWS CLI commandes suivantes :
+ [create-user-profile](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/create-user-profile.html)
+ [create-domain](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/opensearch/create-domain.html)
+ [create-space](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/create-space.html)
Vous devez transmettre l'ARN de configuration du cycle de vie pour les valeurs suivantes dans les paramètres KernelGateway ou JupyterServer par défaut :
+ `DefaultResourceSpec`:`LifecycleConfigArn` : spécifie la configuration de cycle de vie par défaut pour le type d'application.
+ `LifecycleConfigArns` : liste de toutes les configurations de cycle de vie attachées au type d'application. La configuration de cycle de vie par défaut doit également figurer dans cette liste.
Par exemple, l'appel d'API suivant crée un profil utilisateur avec une configuration de cycle de vie par défaut.
```
aws sagemaker create-user-profile --domain-id domain-id \
--user-profile-name user-profile-name \
--region region \
--user-settings '{
"KernelGatewayAppSettings": {
"DefaultResourceSpec": {
"InstanceType": "ml.t3.medium",
"LifecycleConfigArn": "lifecycle-configuration-arn"
},
"LifecycleConfigArns": [lifecycle-configuration-arn-list]
}
}'
```
## Définition d'une configuration de cycle de vie par défaut pour une ressource existante
Pour définir ou mettre à jour la configuration du cycle de vie par défaut pour une ressource existante, transmettez l'ARN de votre configuration de cycle de vie créée précédemment dans le cadre de l'une des AWS CLI commandes suivantes :
+ [update-user-profile](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/update-user-profile.html)
+ [update-domain](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/update-domain.html)
+ [update-space](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/update-space.html)
Vous devez transmettre l'ARN de configuration du cycle de vie pour les valeurs suivantes dans les paramètres KernelGateway ou JupyterServer par défaut :
+ `DefaultResourceSpec`:`LifecycleConfigArn` : spécifie la configuration de cycle de vie par défaut pour le type d'application.
+ `LifecycleConfigArns` : liste de toutes les configurations de cycle de vie attachées au type d'application. La configuration de cycle de vie par défaut doit également figurer dans cette liste.
Par exemple, l'appel d'API suivant met à jour un profil utilisateur avec une configuration de cycle de vie par défaut.
```
aws sagemaker update-user-profile --domain-id domain-id \
--user-profile-name user-profile-name \
--region region \
--user-settings '{
"KernelGatewayAppSettings": {
"DefaultResourceSpec": {
"InstanceType": "ml.t3.medium",
"LifecycleConfigArn": "lifecycle-configuration-arn"
},
"LifecycleConfigArns": [lifecycle-configuration-arn-list]
}
}'
```
L’appel d’API suivant met à jour un domaine de sorte à définir une nouvelle configuration de cycle de vie par défaut.
```
aws sagemaker update-domain --domain-id domain-id \
--region region \
--default-user-settings '{
"JupyterServerAppSettings": {
"DefaultResourceSpec": {
"InstanceType": "system",
"LifecycleConfigArn": "lifecycle-configuration-arn"
},
"LifecycleConfigArns": [lifecycle-configuration-arn-list]
}
}'
```
# Définir les paramètres par défaut depuis la console SageMaker AI pour Amazon SageMaker Studio Classic
**Important**
Les politiques IAM personnalisées qui permettent à Amazon SageMaker Studio ou Amazon SageMaker Studio Classic de créer des SageMaker ressources Amazon doivent également accorder des autorisations pour ajouter des balises à ces ressources. L’autorisation d’ajouter des balises aux ressources est requise, car Studio et Studio Classic balisent automatiquement toutes les ressources qu’ils créent. Si une politique IAM autorise Studio et Studio Classic à créer des ressources mais n'autorise pas le balisage, des erreurs « AccessDenied » peuvent se produire lors de la tentative de création de ressources. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Fournir des autorisations pour le balisage des ressources d' SageMaker IA](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).
[AWS politiques gérées pour Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)qui donnent des autorisations pour créer des SageMaker ressources incluent déjà des autorisations pour ajouter des balises lors de la création de ces ressources.
**Important**
Depuis le 30 novembre 2023, l'expérience Amazon SageMaker Studio précédente s'appelle désormais Amazon SageMaker Studio Classic. La section suivante est spécifique à l’utilisation de l’application Studio Classic. Pour en savoir plus sur l’utilisation de l’expérience Studio mise à jour, consultez [Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md).
Studio Classic est toujours maintenu pour les charges de travail existantes, mais n'est plus disponible pour l'intégration. Vous pouvez uniquement arrêter ou supprimer des applications Studio Classic existantes et vous ne pouvez pas en créer de nouvelles. Nous vous recommandons de [migrer votre charge de travail vers la nouvelle expérience Studio](studio-updated-migrate.md).
Vous pouvez définir des scripts de configuration du cycle de vie par défaut depuis la console SageMaker AI pour les ressources suivantes.
+ Domains
+ Profils utilisateurs
Vous ne pouvez pas définir de scripts de configuration du cycle de vie par défaut pour les espaces partagés depuis la console SageMaker AI. Pour plus d’informations sur la définition de configurations de cycle de vie par défaut pour les espaces partagés, consultez [Définissez les valeurs par défaut à partir de AWS CLI pour Amazon SageMaker Studio Classic](studio-lcc-defaults-cli.md).
Les sections suivantes expliquent comment définir des scripts de configuration du cycle de vie par défaut à partir de la console SageMaker AI.
**Topics**
+ [Conditions préalables](#studio-lcc-defaults-cli-prerequisites)
+ [Définition d’une configuration de cycle de vie par défaut pour un domaine](#studio-lcc-defaults-cli-domain)
+ [Définition d’une configuration de cycle de vie par défaut pour un profil utilisateur](#studio-lcc-defaults-cli-user-profile)
## Conditions préalables
Avant de commencer, effectuez les opérations obligatoires suivantes :
+ Intégrez le domaine SageMaker AI en suivant les étapes décrites dans[Présentation du domaine Amazon SageMaker AI](gs-studio-onboard.md).
+ Créez une configuration de cycle de vie en suivant les étapes de la rubrique [Création et association d'une configuration de cycle de vie avec Amazon SageMaker Studio Classic](studio-lcc-create.md).
## Définition d’une configuration de cycle de vie par défaut pour un domaine
La procédure suivante montre comment définir une configuration de cycle de vie par défaut pour un domaine à partir de la console SageMaker AI.
1. Ouvrez la console Amazon SageMaker AI à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
1. Dans la liste des domaines, sélectionnez le nom du domaine pour lequel définir la configuration de cycle de vie par défaut.
1. Sur la page **Détails du domaine**, cliquez sur l'onglet **Environnement**.
1. Sous **Configurations de cycle de vie pour les applications Studio personnelles**, sélectionnez la configuration de cycle de vie que vous souhaitez définir par défaut pour le domaine. Vous pouvez définir des valeurs par défaut distinctes pour JupyterServer et les KernelGateway applications.
1. Choisissez **Set as default (Définir par défaut)**. Cela ouvre une fenêtre contextuelle qui répertorie les valeurs par défaut actuelles pour JupyterServer et les KernelGateway applications.
1. Choisissez **Définir comme valeur par défaut** pour définir la configuration de cycle de vie par défaut pour le type d'application correspondant.
## Définition d’une configuration de cycle de vie par défaut pour un profil utilisateur
La procédure suivante montre comment définir une configuration de cycle de vie par défaut pour un profil utilisateur à partir de la console SageMaker AI.
1. Ouvrez la console Amazon SageMaker AI à l'adresse [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
1. Dans la liste des domaines, sélectionnez le nom du domaine contenant le profil utilisateur pour lequel vous souhaitez définir la configuration de cycle de vie par défaut.
1. Sur la page **Détails du domaine**, cliquez sur l'onglet **Profils utilisateur**.
1. Sélectionnez le nom du profil utilisateur pour lequel définir la configuration de cycle de vie par défaut. Cette action ouvre la page **Détails de l'utilisateur**.
1. Sur la page **User Details** (Détails de l’utilisateur), choisissez **Edit** (Modifier). Cette action ouvre la page **Modifier un profil utilisateur**.
1. Sur la page **Modifier un profil utilisateur**, choisissez **Étape 2 : Paramètres Studio**.
1. Sous **Configurations de cycle de vie attachées à l'utilisateur**, sélectionnez la configuration de cycle de vie que vous souhaitez définir par défaut pour le profil utilisateur. Vous pouvez définir des valeurs par défaut distinctes pour JupyterServer et les KernelGateway applications.
1. Choisissez **Set as default (Définir par défaut)**. Cela ouvre une fenêtre contextuelle qui répertorie les valeurs par défaut actuelles pour JupyterServer et les KernelGateway applications.
1. Choisissez **Définir comme valeur par défaut** pour définir la configuration de cycle de vie par défaut pour le type d’application correspondant.