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# Esportazione di un ambiente Amazon SageMaker Studio Lab in Amazon SageMaker Studio Classic
<a name="studio-lab-use-migrate"></a>

Amazon SageMaker Studio Classic offre molte funzionalità per i flussi di lavoro di machine learning e deep learning che non sono disponibili in Amazon SageMaker Studio Lab. Questa pagina mostra come eseguire la migrazione di un ambiente Studio Lab a Studio Classic per sfruttarne le maggiori capacità di calcolo, l’archiviazione e le funzionalità. Tuttavia, potresti voler acquisire familiarità con i container predefiniti di Studio Classic, ottimizzati per l’intera pipeline di MLOP. Per ulteriori informazioni, consulta [Laboratorio Amazon SageMaker Studio](studio-lab.md)

Per eseguire la migrazione del tuo ambiente Studio Lab a Studio Classic, devi prima effettuare l’onboarding a Studio Classic seguendo le fasi descritte in [Panoramica del dominio Amazon SageMaker AI](gs-studio-onboard.md). 

**Topics**
+ [Fase 1: esportare il proprio ambiente Studio Lab conda](#studio-lab-use-migrate-step1)
+ [Fase 2: salvare gli artefatti di Studio Lab](#studio-lab-use-migrate-step2)
+ [Fase 3. Importa gli artefatti di Studio Lab in Studio Classic](#studio-lab-use-migrate-step3)
+ [Fase 4. Installa gli ambienti conda di Studio Lab in Studio Classic](#studio-lab-use-migrate-step4)

## Fase 1: esportare il proprio ambiente Studio Lab conda
<a name="studio-lab-use-migrate-step1"></a>

Puoi esportare un ambiente conda e aggiungere librerie o pacchetti all'ambiente seguendo le fasi indicate in [Gestisci il tuo ambiente](studio-lab-use-manage.md). Nell’esempio seguente viene illustrato l’utilizzo dell’ambiente `default` da esportare in Studio Classic. 

1. Apri il terminale Studio Lab dal pannello **Browser di file** (![](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/folder.png)), scegli il segno più (**\+**) nel menu nella parte superiore del browser di file per aprire l’**utilità di avvio**, quindi scegli **Terminale**. Dal terminale Studio Lab, elenca gli ambienti conda eseguendo quanto segue.

   ```
   conda env list
   ```

   Questo comando restituisce un elenco degli ambienti conda e delle loro posizioni nel file system. Quando esegui l’integrazione in Studio Lab, attivi automaticamente l'ambiente conda `studiolab`.

   ```
   # conda environments: #
              default                  /home/studio-lab-user/.conda/envs/default
              studiolab             *  /home/studio-lab-user/.conda/envs/studiolab
              studiolab-safemode       /opt/amazon/sagemaker/safemode-home/.conda/envs/studiolab-safemode
              base                     /opt/conda
   ```

   Ti consigliamo di non esportare gli ambienti `studiolab``studiolab-safemode`, e`base`. Questi ambienti non sono utilizzabili in Studio Classic per i seguenti motivi: 
   +  `studiolab`: Questo configura l' JupyterLab ambiente per Studio Lab. Studio Lab esegue una versione principale diversa da Studio Classic, quindi non è utilizzabile in Studio Classic. JupyterLab 
   +  `studiolab-safemode`: Questo configura anche l' JupyterLab ambiente per Studio Lab. Studio Lab esegue una versione principale diversa da Studio Classic, quindi non è utilizzabile in Studio Classic. JupyterLab 
   +  `base`: Questo ambiente viene fornito con conda per impostazione predefinita. L’ambiente `base` di Studio Lab e l’ambiente `base` di Studio Classic hanno versioni incompatibili di molti pacchetti. 

1. Per eseguire la migrazione dell’ambiente conda a Studio Classic, devi prima attivare prima l’ambiente conda. L’ambiente `default` viene quindi modificato quando vengono installate o rimosse nuove librerie. Per ottenere lo stato esatto dell'ambiente, esportalo in un file YAML utilizzando la riga di comando. Le seguenti righe di comando esportano l'ambiente predefinito in un file YAML, creando un file chiamato `myenv.yml`.

   ```
   conda activate default
   conda env export > ~/myenv.yml
   ```

## Fase 2: salvare gli artefatti di Studio Lab
<a name="studio-lab-use-migrate-step2"></a>

Ora che hai salvato l'ambiente in un file YAML, puoi spostare il file di ambiente su qualsiasi piattaforma. 

------
#### [ Save to a local machine using Studio Lab GUI ]

**Nota**  
Il download di una directory dalla GUI di Studio Lab facendo clic con il pulsante destro del mouse sulla directory non è attualmente disponibile. Se desideri esportare una directory, esegui le fasi utilizzando la scheda **Salva in repository Git**. 

Un'opzione è salvare l'ambiente sul computer locale. A tale scopo, procedi come indicato di seguito.

1. In Studio Lab scegli l'icona **Browser di file** (![](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/folder.png)) nel menu a sinistra, in modo che il pannello **Browser di file** sia visualizzato sulla sinistra. 

1. Accedi alla tua directory utente scegliendo l'icona del file sotto la barra di ricerca dei file. 

1. Scegli (fai clic con il pulsante destro del mouse) il file `myenv.yml`, quindi scegli **Scarica**. Puoi ripetere questo processo per gli altri file che desideri importare in Studio Classic. 

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#### [ Save to a Git repository ]

Un'altra opzione è salvare l'ambiente in un repository Git. Questa opzione utilizza GitHub come esempio. Questi passaggi richiedono un GitHub account e un repository. Per ulteriori informazioni, consulta [GitHub](https://github.com/). La procedura seguente mostra come sincronizzare i contenuti con l' GitHub utilizzo del terminale Studio Lab. 

1. Dal terminale Studio Lab, accedi alla tua directory utente e crea una nuova directory per contenere i file che desideri esportare. 

   ```
   cd ~
   mkdir {{<NEW_DIRECTORY_NAME>}}
   ```

1. Dopo aver creato una nuova directory, copia qualsiasi file o cartella che desideri esportare in `{{<NEW_DIRECTORY_NAME>}}`. 

   Copia un file utilizzando il seguente formato di codice:

   ```
   cp {{<FILE_NAME>}} {{<NEW_DIRECTORY_NAME>}}
   ```

   Ad esempio, sostituisci `{{<FILE_NAME>}}` con `myenv.yml`. 

   Copia una directory qualsiasi utilizzando il seguente formato di codice:

   ```
   cp -r {{<DIRECTORY_NAME>}} {{<NEW_DIRECTORY_NAME>}}
   ```

   Ad esempio, sostituisci `{{<DIRECTORY_NAME>}}` con qualsiasi nome di directory nella tua directory utente.

1. Passa alla nuova directory e inizializza la directory come repository Git usando il seguente comando. Per ulteriori informazioni, consulta la [documentazione cloud-init](https://git-scm.com/docs/git-init). 

   ```
   cd {{<NEW_DIRECTORY_NAME>}}
   git init
   ```

1. Usando Git, aggiungi tutti i file pertinenti e poi esegui il commit delle modifiche. 

   ```
   git add .
   git commit -m "{{<COMMIT_MESSAGE>}}"
   ```

   Ad esempio, sostituisci `{{<COMMIT_MESSAGE>}}` con `Add Amazon SageMaker Studio Lab artifacts to GitHub repository to migrate to Amazon SageMaker Studio Classic `.

1. Esegui il push del commit sul repository remoto. Questo repository ha il formato `https://github.com/{{<GITHUB_USERNAME>}}/ {{<REPOSITORY_NAME>}}.git` in cui `{{<GITHUB_USERNAME>}}` è il nome GitHub utente e il `{{<REPOSITORY_NAME>}}` nome del repository remoto. Crea un ramo `{{<BRANCH_NAME>}}` per inviare il contenuto al repository. GitHub 

   ```
   git branch -M {{<BRANCH_NAME>}}
   git remote add origin https://github.com/{{<GITHUB_USERNAME>}}/{{<REPOSITORY_NAME>}}.git
   git push -u origin {{<BRANCH_NAME>}}
   ```

------

## Fase 3. Importa gli artefatti di Studio Lab in Studio Classic
<a name="studio-lab-use-migrate-step3"></a>

La procedura seguente mostra come importare artefatti in Studio Classic. Le istruzioni sull’utilizzo dell’archivio delle caratteristiche dalla console variano a seconda che l’esperienza predefinita sia impostata su Studio o Studio Classic. Per informazioni sull’accesso a Studio Classic tramite la console, consulta [Avvio di Studio Classic se Studio è la tua esperienza predefinita](studio-launch.md#studio-launch-console-updated).

Da Studio Classic, puoi importare file dal tuo computer locale o da un repository Git. Puoi scegliere se utilizzare la GUI o il terminale di Studio Classic. La procedura seguente usa gli esempi da [Fase 2: salvare gli artefatti di Studio Lab](#studio-lab-use-migrate-step2). 

------
#### [ Import using the Studio Classic GUI ]

Se hai salvato i file sul tuo computer locale, puoi importarli in Studio Classic utilizzando la procedura seguente.

1. Apri il pannello **Browser di file** (![](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/folder.png)) in alto a sinistra di Studio Classic. 

1. Scegli l’icona **Carica file** (![](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/images/icons/File_upload_squid.png)) nel menu in alto nel pannello **Browser di file**. 

1. Accedi al file da importare, quindi scegli **Apri**. 

**Nota**  
Per importare una directory in Studio Classic, comprimi prima la directory sul tuo computer locale in un file. Su Mac, fai clic con il pulsante destro del mouse sulla directory e scegli **Comprimi "» {{<DIRECTORY\_NAME>}}**. In Windows, fai clic con il pulsante destro del mouse sulla directory e scegli **Invia a**, quindi scegli **Cartella compressa (zip)**. Dopo aver compresso la directory, importa il file compresso utilizzando le fasi precedenti. Decomprimi il file compresso accedendo al terminale di Studio Classic ed eseguendo il comando `{{<DIRECTORY_NAME>}}.zip`. 

------
#### [ Import using a Git repository ]

Questo esempio fornisce due opzioni su come clonare un GitHub repository in Studio Classic. Puoi utilizzare la GUI di Studio Classic scegliendo la scheda **Git** (![](http://docs.aws.amazon.com/it_it/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/git.png)) sul lato sinistro di Studio Classic. Scegli **Clona un repository**, quindi incolla l'URL del repository da. GitHub [Fase 2: salvare gli artefatti di Studio Lab](#studio-lab-use-migrate-step2) Un’altra opzione consiste nell’utilizzare il terminale di Studio Classic con la procedura seguente. 

1. Apri l’**utilità di avvio** di Studio Classic. Per ulteriori informazioni sull'apertura del **Launcher**, consulta [Amazon SageMaker Studio Classic Launcher](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-launcher.html). 

1. Nell’**utilità di avvio**, nella sezione **Notebook e risorse di calcolo**, scegli **Cambia ambiente**.

1. Apri l’**utilità di avvio** in Studio Classic. Per aprire il **Launcher**, scegli **Amazon SageMaker Studio Classic** nell'angolo in alto a sinistra di Studio Classic. 

   Per informazioni sulle modalità di apertura dell’**utilità di avvio** disponibili, consulta [Usa Amazon SageMaker Studio Classic Launcher](studio-launcher.md).

1. Nella finestra di dialogo **Cambia ambiente**, utilizza l'elenco a discesa **Immagine** per selezionare l'immagine **Data Science** e scegli **Seleziona**. Questa immagine viene fornita con conda preinstallato. 

1. Nell’**utilità di avvio** di Studio Classic, scegli **Apri terminale di immagini**.

1. Dal terminale di immagini, esegui il comando seguente per clonare il repository. Questo comando crea una directory denominata `<REPOSITORY_NAME>` nell’istanza di Studio Classic e clona gli artefatti in tale repository.

   ```
   git clone https://github.com/{{<GITHUB_USERNAME>}}/{{<REPOSITORY_NAME>}}.git
   ```

------

## Fase 4. Installa gli ambienti conda di Studio Lab in Studio Classic
<a name="studio-lab-use-migrate-step4"></a>

Ora puoi ricreare il tuo ambiente conda utilizzando il file YAML nell’istanza di Studio Classic. Apri l’**utilità di avvio** di Studio Classic. Per ulteriori informazioni sull'apertura del **Launcher**, consulta [Amazon SageMaker Studio Classic Launcher](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-launcher.html). Dall’**utilità di avvio**, scegli **Apri terminale di immagini**. Nel terminale accedi alla directory che contiene il file YAML, quindi esegui i comandi seguenti. 

```
conda env create --file {{<ENVIRONMENT_NAME>}}.yml
conda activate {{<ENVIRONMENT_NAME>}}
```

Una volta completati questi comandi, puoi selezionare l’ambiente come kernel per le istanze del notebook Studio Classic. Per visualizzare l'ambiente disponibile, esegui `conda env list`. Per attivare l'ambiente, esegui `conda activate {{<ENVIRONMENT_NAME>}}`.

