Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris. # Membuat Konfigurasi Siklus Hidup dari Konsol SageMaker AI untuk Amazon SageMaker Studio Classic **penting** Kebijakan IAM khusus yang memungkinkan Amazon SageMaker Studio atau Amazon SageMaker Studio Classic membuat SageMaker sumber daya Amazon juga harus memberikan izin untuk menambahkan tag ke sumber daya tersebut. Izin untuk menambahkan tag ke sumber daya diperlukan karena Studio dan Studio Classic secara otomatis menandai sumber daya apa pun yang mereka buat. Jika kebijakan IAM memungkinkan Studio dan Studio Classic membuat sumber daya tetapi tidak mengizinkan penandaan, kesalahan "AccessDenied" dapat terjadi saat mencoba membuat sumber daya. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Berikan izin untuk menandai sumber daya AI SageMaker](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions). [AWS kebijakan terkelola untuk Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)yang memberikan izin untuk membuat SageMaker sumber daya sudah menyertakan izin untuk menambahkan tag saat membuat sumber daya tersebut. **penting** Per 30 November 2023, pengalaman Amazon SageMaker Studio sebelumnya sekarang bernama Amazon SageMaker Studio Classic. Bagian berikut khusus untuk menggunakan aplikasi Studio Classic. Untuk informasi tentang menggunakan pengalaman Studio yang diperbarui, lihat[SageMaker Studio Amazon](studio-updated.md). Studio Classic masih dipertahankan untuk beban kerja yang ada tetapi tidak lagi tersedia untuk orientasi. Anda hanya dapat menghentikan atau menghapus aplikasi Studio Classic yang ada dan tidak dapat membuat yang baru. Kami menyarankan Anda [memigrasikan beban kerja Anda ke pengalaman Studio yang baru](studio-updated-migrate.md). Topik berikut menunjukkan cara membuat konfigurasi siklus hidup dari konsol Amazon SageMaker AI untuk mengotomatiskan penyesuaian lingkungan Studio Classic Anda. ## Prasyarat Sebelum Anda dapat memulai tutorial ini, lengkapi prasyarat berikut: + Onboard ke Amazon SageMaker Studio Classic. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Onboard ke Amazon SageMaker Studio Classic](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs-studio-onboard.html). ## Langkah 1: Buat konfigurasi siklus hidup baru Anda dapat membuat konfigurasi siklus hidup dengan memasukkan skrip dari konsol Amazon SageMaker AI. **catatan** Setiap skrip dapat memiliki hingga **16.384** karakter. Prosedur berikut menunjukkan cara membuat skrip konfigurasi siklus hidup yang mencetak. `Hello World` 1. Buka konsol Amazon SageMaker AI di [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/). 1. Di panel navigasi kiri, pilih **Konfigurasi admin**. 1. Di bawah **Konfigurasi Admin, pilih Konfigurasi** **Siklus Hidup**. 1. Pilih tab **Studio**. 1. Pilih **Buat konfigurasi**. 1. Di bawah **Pilih jenis konfigurasi**, pilih jenis aplikasi yang harus dilampirkan konfigurasi siklus hidup. Untuk informasi selengkapnya tentang memilih aplikasi mana yang akan dilampirkan konfigurasi siklus hidup, lihat. [Mengatur Konfigurasi Siklus Hidup Default untuk Amazon Studio Classic SageMaker](studio-lcc-defaults.md) 1. Pilih **Berikutnya**. 1. Di bagian yang disebut **Pengaturan konfigurasi**, masukkan nama untuk konfigurasi siklus hidup Anda. 1. Di bagian **Skrip**, masukkan konten berikut. ``` #!/bin/bash set -eux echo 'Hello World!' ``` 1. (Opsional) Buat tag untuk konfigurasi siklus hidup Anda. 1. Pilih **Kirim**. ## Langkah 2: Lampirkan konfigurasi siklus hidup ke domain atau profil pengguna Skrip konfigurasi siklus hidup yang terkait pada tingkat domain diwarisi oleh semua pengguna. Namun, skrip yang terkait pada tingkat profil pengguna dicakup oleh pengguna tertentu. Anda dapat melampirkan beberapa konfigurasi siklus hidup ke domain atau profil pengguna untuk keduanya JupyterServer dan aplikasi. KernelGateway **catatan** Untuk melampirkan konfigurasi siklus hidup ke ruang bersama, Anda harus menggunakan. AWS CLI Untuk informasi selengkapnya, lihat [Membuat Konfigurasi Siklus Hidup dari untuk AWS CLI Amazon SageMaker Studio Classic](studio-lcc-create-cli.md). Bagian berikut menunjukkan cara melampirkan konfigurasi siklus hidup ke domain atau profil pengguna Anda. ### Lampirkan ke domain Berikut ini menunjukkan cara melampirkan konfigurasi siklus hidup ke domain yang ada dari konsol SageMaker AI. 1. Buka konsol Amazon SageMaker AI di [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/). 1. Di panel navigasi kiri, pilih **Konfigurasi admin**. 1. Di bawah **konfigurasi Admin**, pilih **domain**. 1. Dari daftar domain, pilih domain untuk melampirkan konfigurasi siklus hidup. 1. Dari **detail Domain**, pilih tab **Lingkungan**. 1. **Di bawah **Konfigurasi Siklus Hidup untuk aplikasi Studio pribadi**, pilih Lampirkan.** 1. Di bawah **Sumber**, pilih **Konfigurasi yang ada**. 1. Di bawah **Konfigurasi siklus hidup Studio**, pilih konfigurasi siklus hidup yang Anda buat pada langkah sebelumnya. 1. Pilih **Lampirkan ke domain**. ### Lampirkan ke profil pengguna Anda Berikut ini menunjukkan cara melampirkan konfigurasi siklus hidup ke profil pengguna yang ada. 1. Buka konsol Amazon SageMaker AI di [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/). 1. Di panel navigasi kiri, pilih **Konfigurasi admin**. 1. Di bawah **konfigurasi Admin**, pilih **domain**. 1. Dari daftar domain, pilih domain yang berisi profil pengguna untuk melampirkan konfigurasi siklus hidup. 1. Di bawah **Profil pengguna**, pilih profil pengguna. 1. Dari halaman **Detail Pengguna**, pilih **Edit**. 1. Di navigasi kiri, pilih **Pengaturan studio**. 1. **Di bawah **Konfigurasi Siklus Hidup yang dilampirkan ke pengguna**, pilih Lampirkan.** 1. Di bawah **Sumber**, pilih **Konfigurasi yang ada**. 1. Di bawah **Konfigurasi siklus hidup Studio**, pilih konfigurasi siklus hidup yang Anda buat pada langkah sebelumnya. 1. Pilih **Lampirkan ke profil pengguna**. ## Langkah 3: Luncurkan aplikasi dengan konfigurasi siklus hidup Setelah melampirkan konfigurasi siklus hidup ke domain atau profil pengguna, Anda dapat meluncurkan aplikasi dengan konfigurasi siklus hidup terlampir tersebut. Memilih konfigurasi siklus hidup mana yang akan diluncurkan bergantung pada jenis aplikasi. + **JupyterServer**: Saat meluncurkan JupyterServer aplikasi dari konsol, SageMaker AI selalu menggunakan konfigurasi siklus hidup default. Anda tidak dapat menggunakan konfigurasi siklus hidup yang berbeda saat meluncurkan dari konsol. Untuk informasi tentang mengubah konfigurasi siklus hidup default setelah meluncurkan JupyterServer aplikasi, lihat. [Mengatur Konfigurasi Siklus Hidup Default untuk Amazon Studio Classic SageMaker](studio-lcc-defaults.md) Untuk memilih konfigurasi siklus hidup terlampir yang berbeda, Anda harus meluncurkan dengan file. AWS CLI Untuk informasi selengkapnya tentang meluncurkan JupyterServer aplikasi dengan konfigurasi siklus hidup terlampir dari AWS CLI, lihat. [Membuat Konfigurasi Siklus Hidup dari untuk AWS CLI Amazon SageMaker Studio Classic](studio-lcc-create-cli.md) + **KernelGateway**: Anda dapat memilih salah satu konfigurasi siklus hidup terlampir saat meluncurkan KernelGateway aplikasi menggunakan Studio Classic Launcher. Prosedur berikut menjelaskan cara meluncurkan KernelGateway aplikasi dengan konfigurasi siklus hidup terlampir dari konsol SageMaker AI. 1. Buka konsol Amazon SageMaker AI di [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/). 1. Luncurkan Studio Klasik. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Luncurkan Amazon SageMaker Studio Classic](studio-launch.md). 1. Di UI Studio Classic, buka Studio Classic Launcher. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Gunakan Amazon SageMaker Studio Classic Launcher](studio-launcher.md). 1. Di Studio Classic Launcher, navigasikan ke bagian **Notebook dan compute resources**. 1. Klik tombol **Ubah lingkungan**. 1. **Pada dialog **Ubah lingkungan**, gunakan menu tarik-turun untuk memilih **Image**, **Kernel**, **Instance type**, dan skrip Start-up.** Jika tidak ada konfigurasi siklus hidup default, nilai **skrip Start-up** default ke. `No script` Jika tidak, nilai **skrip Start-up** adalah konfigurasi siklus hidup default Anda. Setelah Anda memilih konfigurasi siklus hidup, Anda dapat melihat seluruh skrip. 1. Klik **Pilih**. 1. Kembali ke Peluncur, klik **Buat buku catatan** untuk meluncurkan kernel notebook baru dengan gambar dan konfigurasi siklus hidup yang Anda pilih. ## Langkah 4: Lihat log untuk konfigurasi siklus hidup Anda dapat melihat log untuk konfigurasi siklus hidup Anda setelah dilampirkan ke domain atau profil pengguna. 1. Pertama, berikan akses CloudWatch untuk peran AWS Identity and Access Management (IAM) Anda. Tambahkan izin baca untuk grup log dan aliran log berikut. + **Grup log:** `/aws/sagemaker/studio` + **Aliran log:** `{{domain}}/{{user-profile}}/{{app-type}}/{{app-name}}/LifecycleConfigOnStart` Untuk informasi tentang menambahkan izin, lihat [Mengaktifkan logging dari layanan tertentu AWS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/AWS-logs-and-resource-policy.html). 1. Dari dalam Studio Classic, arahkan ke ikon **Running Terminals dan Kernels** (![](http://docs.aws.amazon.com/id_id/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/running-terminals-kernels.png)) untuk memantau konfigurasi siklus hidup Anda. 1. Pilih aplikasi dari daftar aplikasi yang sedang berjalan. Aplikasi dengan konfigurasi siklus hidup terlampir memiliki ikon indikator terlampir. ![](http://docs.aws.amazon.com/id_id/sagemaker/latest/dg/images/studio/studio-lcc-indicator-icon.png) 1. Pilih ikon indikator untuk aplikasi Anda. Ini membuka panel baru yang mencantumkan konfigurasi siklus hidup. 1. Dari panel baru, pilih`View logs`. Ini membuka tab baru yang menampilkan log.