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# Création et attachement de configurations de cycle de vie
Vous pouvez créer et associer des configurations de cycle de vie à l'aide du AWS Management Console ou du AWS Command Line Interface.
**Topics**
+ [Création et attachement de configurations de cycle de vie (AWS CLI)](#studio-lifecycle-configurations-create-cli)
+ [Création et attachement de configurations de cycle de vie (console)](#studio-lifecycle-configurations-create-console)
## Création et attachement de configurations de cycle de vie (AWS CLI)
**Important**
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 machine locale, exécutez `aws configure` et saisissez vos AWS informations d'identification. 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).
Intégré au domaine Amazon SageMaker AI. Pour obtenir des informations conceptuelles, consultez [Présentation du domaine Amazon SageMaker AI](gs-studio-onboard.md). Pour vous reporter à un guide de démarrage rapide, consultez [Utiliser la configuration rapide pour Amazon SageMaker AI](onboard-quick-start.md).
La procédure suivante montre comment créer un script de configuration du cycle de vie qui s'imprime `Hello World` dans l'éditeur de code ou JupyterLab.
**Note**
Chaque script peut comporter jusqu’à **16 384 caractères**.
1. À partir de votre ordinateur local, créez un fichier nommé `my-script.sh` avec le contenu suivant :
```
#!/bin/bash
set -eux
echo 'Hello World!'
```
1. Utilisez ce qui suit pour convertir votre fichier `my-script.sh` au format base64. Cette exigence évite les erreurs dues à l’encodage des espacements et des sauts de ligne.
```
LCC_CONTENT=`openssl base64 -A -in my-script.sh`
```
1. Créez une configuration de cycle de vie à utiliser avec Studio. La commande suivante crée une configuration de cycle de vie qui s’exécute au lancement d’une application `JupyterLab` associée :
```
aws sagemaker create-studio-lifecycle-config \
--region region \
--studio-lifecycle-config-name my-lcc \
--studio-lifecycle-config-content $LCC_CONTENT \
--studio-lifecycle-config-app-type application-type
```
Pour `studio-lifecycle-config-app-type`, spécifiez *CodeEditor* ou *JupyterLab*.
**Note**
ARN renvoyé de la configuration de cycle de vie nouvellement créée. Cet ARN est requis pour attacher la configuration du cycle de vie à votre application.
Pour s’assurer que les environnements sont correctement personnalisés, les utilisateurs et les administrateurs utilisent différentes commandes pour attacher les configurations de cycle de vie.
### Attachement des configurations de cycle de vie par défaut (administrateur)
Pour attacher la configuration de cycle de vie, vous devez mettre à jour le paramètre `UserSettings` pour votre domaine ou votre profil utilisateur. Les scripts de configuration du cycle de vie associés au niveau du domaine sont hérités par tous les utilisateurs. Toutefois, les scripts associés au niveau du profil utilisateur sont limités à un utilisateur spécifique.
Vous pouvez créer un profil utilisateur, un domaine ou un espace nouveau avec une configuration de cycle de vie attachée à l’aide des 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/sagemaker/create-domain.html)
+ [create-space](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/create-space.html)
La commande suivante crée un profil utilisateur avec une configuration du cycle de vie d'une JupyterLab application. Ajoutez l’ARN de la configuration de cycle de vie provenant de l’étape précédente au paramètre `JupyterLabAppSettings` de l’utilisateur. Vous pouvez ajouter plusieurs configurations de cycle de vie à la fois en transmettant une liste de telles configurations. Lorsqu'un utilisateur lance une JupyterLab application avec le AWS CLI, il peut spécifier une configuration de cycle de vie au lieu d'utiliser la configuration par défaut. La configuration de cycle de vie transmise par l’utilisateur doit figurer dans la liste des configurations de cycle de vie de `JupyterLabAppSettings`.
```
# Create a new UserProfile
aws sagemaker create-user-profile --domain-id domain-id \
--user-profile-name user-profile-name \
--region region \
--user-settings '{
"JupyterLabAppSettings": {
"LifecycleConfigArns":
[lifecycle-configuration-arn-list]
}
}'
```
La commande suivante crée un profil utilisateur avec une configuration de cycle de vie pour une application de l’éditeur de code. Ajoutez l’ARN de la configuration de cycle de vie provenant de l’étape précédente au paramètre `CodeEditorAppSettings` de l’utilisateur. Vous pouvez ajouter plusieurs configurations de cycle de vie à la fois en transmettant une liste de telles configurations. Lorsqu’un utilisateur lance une application d’éditeur de code avec l’ AWS CLI, il peut spécifier une configuration de cycle de vie au lieu d’utiliser la configuration par défaut. La configuration de cycle de vie transmise par l’utilisateur doit figurer dans la liste des configurations de cycle de vie de `CodeEditorAppSettings`.
```
# Create a new UserProfile
aws sagemaker create-user-profile --domain-id domain-id \
--user-profile-name user-profile-name \
--region region \
--user-settings '{
"CodeEditorAppSettings": {
"LifecycleConfigArns":
[lifecycle-configuration-arn-list]
}
}'
```
### Attachement de configurations de cycle de vie intégrées (utilisateur)
Pour attacher la configuration de cycle de vie, vous devez mettre à jour le paramètre `UserSettings` pour votre profil utilisateur.
La commande suivante crée un profil utilisateur avec une configuration du cycle de vie d'une JupyterLab application. Ajoutez l’ARN de la configuration de cycle de vie de l’étape précédente au paramètre `JupyterLabAppSettings` de votre profil utilisateur.
```
# Update a UserProfile
aws sagemaker update-user-profile --domain-id domain-id \
--user-profile-name user-profile-name \
--region region \
--user-settings '{
"JupyterLabAppSettings": {
"BuiltInLifecycleConfigArn":"lifecycle-configuration-arn"
}
}'
```
La commande suivante crée un profil utilisateur avec une configuration de cycle de vie pour une application de l’éditeur de code. Ajoutez l’ARN de la configuration de cycle de vie de l’étape précédente au paramètre `CodeEditorAppSettings` de votre profil utilisateur. La configuration de cycle de vie transmise par l’utilisateur doit figurer dans la liste des configurations de cycle de vie de `CodeEditorAppSettings`.
```
# Update a UserProfile
aws sagemaker update-user-profile --domain-id domain-id \
--user-profile-name user-profile-name \
--region region \
--user-settings '{
"CodeEditorAppSettings": {
"BuiltInLifecycleConfigArn":"lifecycle-configuration-arn"
}
}'
```
## Création et attachement de configurations de cycle de vie (console)
Pour créer et associer des configurations de cycle de vie dans le AWS Management Console, accédez à la [console Amazon SageMaker AI](https://console.aws.amazon.com/sagemaker) et choisissez **Configurations du cycle** de vie dans le menu de navigation de gauche. La console vous guidera tout au long du processus de création de la configuration de cycle de vie.