Aggiunta di profili utente - Amazon SageMaker AI
Aggiunta di profili utente dalla consoleCrea profili utente da AWS CLI

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Aggiunta di profili utente

La sezione seguente mostra come aggiungere profili utente a un dominio utilizzando la console SageMaker AI o ilAWS CLI.

Dopo aver aggiunto un profilo utente al dominio, gli utenti possono accedere utilizzando un URL. Se il dominio utilizza AWS IAM Identity Center l'autenticazione, gli utenti ricevono un'e-mail che contiene l'URL per accedere al dominio. Se il dominio lo utilizzaAWS Identity and Access Management, puoi creare un URL per un profilo utente utilizzando CreatePresignedDomainUrl

Aggiunta di profili utente dalla console

Puoi aggiungere profili utente a un dominio dalla console SageMaker AI seguendo questa procedura.

  1. Apri la console Amazon SageMaker AI all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/.

  2. Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli Configurazioni admin.

  3. In Configurazioni di amministrazione, scegli Domini.

  4. Dall’elenco di domini, seleziona il dominio a cui desideri aggiungere un profilo utente.

  5. Nella pagina Dettagli del dominio, seleziona la scheda Profili utente.

  6. Scegli Add user (Aggiungi utente). Viene aperta una nuova pagina.

  7. Usa il nome predefinito per il tuo profilo utente o aggiungi un nome personalizzato.

  8. Per Execution role (Ruolo esecuzione) scegliere un'opzione dal selettore di ruolo. Se scegli Inserisci un ruolo IAM personalizzato ARN, il ruolo deve avere almeno una policy di fiducia allegata che conceda l'autorizzazione all' SageMaker IA per assumere il ruolo. Per ulteriori informazioni, consulta SageMaker AI Roles.

    Se si sceglie Crea un nuovo ruolo, viene visualizzata la finestra di dialogo Crea un ruolo IAM:

    1. Per Bucket S3 da specificare, indica i bucket S3 aggiuntivi a cui gli utenti dei notebook possono accedere. Se non si desidera aggiungere l'accesso ad altri bucket, scegliere None (Nessuno).

    2. Scegli Crea ruolo. SageMaker L'IA crea un nuovo ruolo IAMAmazonSageMaker-ExecutionPolicy, con la AmazonSageMakerFullAccesspolicy allegata.

  9. (Facoltativo) Applica i tag al profilo utente. Tutte le risorse create dal profilo utente avranno un tag ARN del dominio e un tag ARN del profilo utente. Il tag ARN del dominio si basa sull’ID dominio, mentre il tag ARN del profilo utente si basa sul nome del profilo utente.

  10. Scegli Next (Successivo).

  11. Nella sezione SageMaker Studio, hai la possibilità di scegliere tra la versione più recente e quella classica di Studio come esperienza predefinita.

    • Se scegli SageMaker Studio (consigliato) come esperienza predefinita, l'IDE di Studio Classic ha le impostazioni predefinite. Per informazioni sulle impostazioni predefinite, consulta Impostazioni predefinite.

      Per informazioni su Studio, consulta Amazon SageMaker Studio.

    • Se scegli Studio Classic come esperienza predefinita, puoi decidere se abilitare o disabilitare la condivisione delle risorse del notebook. Le risorse del notebook includono artefatti come l’output delle celle e i repository Git. Per ulteriori informazioni sulle risorse del notebook, consulta Condividi e usa un notebook Amazon SageMaker Studio Classic.

  12. In SageMaker Canvas, puoi configurare le impostazioni di SageMaker Canvas. Per le istruzioni e i dettagli di configurazione per l’onboarding, consulta Guida introduttiva all'utilizzo di Amazon SageMaker Canvas.

    1. Per la configurazione delle autorizzazioni di base di Canvas, seleziona se stabilire le autorizzazioni minime richieste per utilizzare l'applicazione SageMaker Canvas.

  13. In RStudiobase alla RStudio licenza, seleziona se desideri creare l'utente con una delle seguenti autorizzazioni:

    • Non autorizzato

    • RStudio Amministratore

    • RStudio User

  14. Scegli Next (Successivo).

  15. Nella pagina Personalizza l’interfaccia utente di Studio puoi personalizzare le applicazioni visualizzabili e gli strumenti di machine learning (ML) visualizzati in Studio. Questa personalizzazione nasconde solo le applicazioni e gli strumenti di ML nel riquadro di navigazione a sinistra di Studio. Per informazioni sull’interfaccia utente di Studio, consulta Panoramica dell'interfaccia utente di Amazon SageMaker Studio.

    Per informazioni sulle applicazioni, consulta Applicazioni supportate in Amazon SageMaker Studio.

    La funzionalità di personalizzazione dell’interfaccia utente di Studio non è disponibile in Studio Classic. Per impostare Studio come esperienza predefinita, scegli Precedente e torna alla fase precedente.

  16. Scegli Next (Successivo).

  17. Dopo aver rivisto le modifiche, scegli Crea un profilo utente.

Crea profili utente da AWS CLI

Per creare un profilo utente in un dominio daAWS CLI, esegui il seguente comando dal terminale del tuo computer locale. Per informazioni sulla JupyterLab versione disponibile ARNs, vedereImpostazione di una JupyterLab versione predefinita.

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"
    }
  }
}'

È possibile utilizzare il AWS CLI per personalizzare le applicazioni e gli strumenti ML visualizzati in Studio per l'utente, utilizzando StudioWebPortalSettings. Utilizza HiddenAppTypes per nascondere le applicazioni e HiddenMlTools per nascondere gli strumenti di ML. Per ulteriori informazioni sulla personalizzazione della navigazione a sinistra dell’interfaccia utente di Studio, consulta Nascondi strumenti e applicazioni di machine learning nell'interfaccia utente di Amazon SageMaker Studio. Questa funzionalità non è disponibile per Studio Classic.