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Archivia i dati delle applicazioni SageMaker Canvas nel tuo spazio AI SageMaker
I dati dell'applicazione Amazon SageMaker Canvas, come i set di dati importati e gli artefatti del modello, vengono archiviati in uno spazio privato di Amazon SageMaker Studio. Lo spazio è costituito da un volume di archiviazione per i dati dell’applicazione con 100 GB di spazio di archiviazione per profilo utente, dal tipo di spazio (in questo caso, un’applicazione Canvas) e dall’immagine per il container dell’applicazione. Quando configuri Canvas e avvii l'applicazione per la prima volta, l' SageMaker intelligenza artificiale crea uno spazio privato predefinito assegnato al tuo profilo utente e memorizza i tuoi dati Canvas. Non è necessario eseguire alcuna configurazione aggiuntiva per configurare lo spazio perché l' SageMaker IA crea automaticamente lo spazio per tuo conto. Tuttavia, se non desideri utilizzare lo spazio predefinito, puoi specificare uno spazio creato da te. Questa opzione può essere utile se desideri isolare i tuoi dati. La pagina seguente spiega come creare e configurare il tuo spazio Studio per l’archiviazione dei dati dell’applicazione Canvas.
Puoi configurare uno spazio Studio personalizzato solo per nuove applicazioni Canvas. Non puoi modificare la configurazione dello spazio per le applicazioni Canvas esistenti.
Prima di iniziare
Il tuo dominio o profilo utente Amazon SageMaker AI deve avere almeno 100 GB di spazio di archiviazione per creare e utilizzare l'applicazione SageMaker Canvas.
Se hai creato il dominio tramite la console SageMaker AI, per impostazione predefinita viene fornito spazio di archiviazione sufficiente e non è necessario intraprendere alcuna azione aggiuntiva. Se hai creato il dominio o il profilo utente con CreateDomaino CreateUserProfile APIs, assicurati di impostare il MaximumEbsVolumeSizeInGb valore su almeno 100 GB. Per impostare un valore di archiviazione maggiore, puoi creare un nuovo dominio o profilo utente oppure aggiornare un dominio o un profilo utente esistente utilizzando UpdateDomaino UpdateUserProfile APIs.
Creazione di un nuovo spazio
Prima di tutto, crea un nuovo spazio Studio configurato per archiviare i dati dell’applicazione Canvas. Questo è lo spazio che specifichi durante la creazione di una nuova applicazione Canvas nella fase successiva.
Per creare uno spazio, puoi usare AWS SDK per Python (Boto3) o il AWS CLI.
- SDK for Python (Boto3)
-
L'esempio seguente mostra come utilizzare il AWS SDK per Python (Boto3) create_space metodo per creare uno spazio utilizzabile per le applicazioni Canvas. Assicurati di specificare questi parametri:
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DomainId: Specificate l'ID per il vostro dominio SageMaker AI. Per trovare il tuo ID, puoi accedere alla console SageMaker AI all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/e individuare il tuo dominio nella sezione Domini.
-
SpaceName: specifica un nome per il nuovo spazio.
-
EbsVolumeSizeinGb: specifica la dimensione del volume di archiviazione per il tuo spazio (in GB). Il valore minimo è 5 e il valore massimo è 16384.
-
SharingType: specifica questo campo come Private. Per ulteriori informazioni, consulta Spazi Amazon SageMaker Studio.
-
OwnerUserProfileName: specifica il nome del profilo utente. Per trovare i nomi dei profili utente associati a un dominio, puoi andare alla console SageMaker AI all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/e individuare il tuo dominio nella sezione Domini. Nelle impostazioni del dominio, puoi visualizzare i profili utente.
-
AppType: specifica questo campo come Canvas.
response = client.create_space(
DomainId='<your-domain-id>',
SpaceName='<your-new-space-name>',
SpaceSettings={
'AppType': 'Canvas',
'SpaceStorageSettings': {
'EbsStorageSettings': {
'EbsVolumeSizeInGb': <storage-volume-size>
}
},
},
OwnershipSettings={
'OwnerUserProfileName': '<your-user-profile>'
},
SpaceSharingSettings={
'SharingType': 'Private'
}
)
- AWS CLI
-
L'esempio seguente mostra come utilizzare il AWS CLI create-space metodo per creare uno spazio utilizzabile per le applicazioni Canvas. Assicurati di specificare questi parametri:
-
domain-id: specifica l’ID per il tuo dominio. Per trovare il tuo ID, puoi accedere alla console SageMaker AI all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/e individuare il tuo dominio nella sezione Domini.
-
space-name: specifica un nome per il nuovo spazio.
-
EbsVolumeSizeinGb: specifica la dimensione del volume di archiviazione per il tuo spazio (in GB). Il valore minimo è 5 e il valore massimo è 16384.
-
SharingType: specifica questo campo come Private. Per ulteriori informazioni, consulta Spazi Amazon SageMaker Studio.
-
OwnerUserProfileName: specifica il nome del profilo utente. Per trovare i nomi dei profili utente associati a un dominio, puoi andare alla console SageMaker AI all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/e individuare il tuo dominio nella sezione Domini. Nelle impostazioni del dominio, puoi visualizzare i profili utente.
-
AppType: specifica questo campo come Canvas.
create-space
--domain-id <your-domain-id>
--space-name <your-new-space-name>
--space-settings '{
"AppType": "Canvas",
"SpaceStorageSettings": {
"EbsStorageSettings": {"EbsVolumeSizeInGb": <storage-volume-size>}
},
}'
--ownership-settings '{"OwnerUserProfileName": "<your-user-profile>"}'
--space-sharing-settings '{"SharingType": "Private"}'
A questo punto, dovresti avere uno spazio. Annota il nome del tuo spazio per la fase successiva.
Creazione di una nuova applicazione Canvas
Dopo aver creato uno spazio, crea una nuova applicazione Canvas che specifichi lo spazio come posizione di archiviazione.
Per creare una nuova applicazione Canvas, puoi usare AWS SDK per Python (Boto3) o il AWS CLI.
È necessario utilizzare AWS SDK per Python (Boto3) o AWS CLI per creare l'applicazione Canvas. La specificazione di uno spazio personalizzato durante la creazione di applicazioni Canvas tramite la console SageMaker AI non è supportata.
- SDK for Python (Boto3)
-
L'esempio seguente mostra come utilizzare il AWS SDK per Python (Boto3) create_app metodo per creare una nuova applicazione Canvas. Assicurati di specificare questi parametri:
-
DomainId: Specificate l'ID per il vostro dominio SageMaker AI.
-
SpaceName: specifica il nome dello spazio creato nella fase precedente.
-
AppType: specifica questo campo come Canvas.
-
AppName: specifica default come nome dell’app.
response = client.create_app(
DomainId='<your-domain-id>',
SpaceName='<your-space-name>',
AppType='Canvas',
AppName='default'
)
- AWS CLI
-
L'esempio seguente mostra come utilizzare il AWS CLI
create-app metodo per creare una nuova applicazione Canvas. Assicurati di specificare questi parametri:
-
DomainId: Specificate l'ID per il vostro dominio SageMaker AI.
-
SpaceName: specifica il nome dello spazio creato nella fase precedente.
-
AppType: specifica questo campo come Canvas.
-
AppName: specifica default come nome dell’app.
create-app
--domain-id <your-domain-id>
--space-name <your-space-name>
--app-type Canvas
--app-name default
A questo punto, dovresti avere una nuova applicazione Canvas che utilizza uno spazio Studio personalizzato come posizione di archiviazione per i dati dell’applicazione.
Ogni volta che elimini l’applicazione Canvas (o ti disconnetti) e devi ricrearla, devi inserire lo spazio nel campo SpaceName per assicurarti che Canvas lo utilizzi.
Lo spazio è collegato al profilo utente specificato nella configurazione dello spazio. Puoi eliminare l’applicazione Canvas senza eliminare lo spazio per conservare i dati archiviati nello spazio. I dati archiviati nello spazio vengono eliminati solo se elimini il profilo utente o direttamente lo spazio.
