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# Crea una configurazione del ciclo di vita da per AWS CLI Amazon Studio Classic SageMaker
**Importante**
Le politiche IAM personalizzate che consentono ad Amazon SageMaker Studio o Amazon SageMaker Studio Classic di creare SageMaker risorse Amazon devono inoltre concedere le autorizzazioni per aggiungere tag a tali risorse. L’autorizzazione per aggiungere tag alle risorse è necessaria perché Studio e Studio Classic applicano automaticamente tag a tutte le risorse che creano. Se una policy IAM consente a Studio e Studio Classic di creare risorse ma non consente l'etichettatura, possono verificarsi errori AccessDenied "" durante il tentativo di creare risorse. Per ulteriori informazioni, consulta [Fornisci le autorizzazioni per etichettare SageMaker le risorse AI](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).
[AWS politiche gestite per Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)che danno i permessi per creare SageMaker risorse includono già le autorizzazioni per aggiungere tag durante la creazione di tali risorse.
**Importante**
A partire dal 30 novembre 2023, la precedente esperienza Amazon SageMaker Studio è ora denominata Amazon SageMaker Studio Classic. La sezione seguente è specifica per l’utilizzo dell’applicazione Studio Classic. Per informazioni sull’utilizzo dell’esperienza Studio aggiornata, consulta [Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md).
Studio Classic viene ancora mantenuto per i carichi di lavoro esistenti, ma non è più disponibile per l'onboarding. È possibile solo interrompere o eliminare le applicazioni Studio Classic esistenti e non è possibile crearne di nuove. Ti consigliamo di [migrare il tuo carico di lavoro alla nuova esperienza Studio](studio-updated-migrate.md).
L'argomento seguente mostra come creare una configurazione del ciclo di vita utilizzando AWS CLI per automatizzare la personalizzazione dell'ambiente Studio Classic.
## Prerequisiti
Prima di iniziare, completa i seguenti prerequisiti:
+ AWS CLI Aggiornate il file seguendo la procedura descritta in [Installazione](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/install-cliv1.html#install-tool-bundled) della versione corrente. AWS CLI
+ Dal computer locale, esegui `aws configure` e inserisci le tue credenziali AWS . Per informazioni sulle AWS credenziali, consulta [Comprendere e ottenere le AWS credenziali](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws-sec-cred-types.html).
+ Effettua l'accesso al dominio SageMaker AI seguendo i passaggi indicati. [Panoramica del dominio Amazon SageMaker AI](gs-studio-onboard.md)
## Fase 1: creazione di una configurazione del ciclo di vita
La procedura seguente mostra come creare uno script di configurazione del ciclo di vita che stampa `Hello World`.
**Nota**
Ogni script può contenere un massimo di **16.384 caratteri.**
1. Dal tuo computer locale, crea un file locale denominato `my-script.sh` con il seguente contenuto.
```
#!/bin/bash
set -eux
echo 'Hello World!'
```
1. Converti il file `my-script.sh` in formato base64. Questo requisito previene gli errori dovuti alla codifica della spaziatura e delle interruzioni di riga.
```
LCC_CONTENT=`openssl base64 -A -in my-script.sh`
```
1. Creazione di una configurazione del ciclo di vita da utilizzare con Studio Classic. Il comando seguente crea una configurazione del ciclo di vita che viene eseguita all'avvio di un'applicazione `KernelGateway` associata.
```
aws sagemaker create-studio-lifecycle-config \
--region region \
--studio-lifecycle-config-name my-studio-lcc \
--studio-lifecycle-config-content $LCC_CONTENT \
--studio-lifecycle-config-app-type KernelGateway
```
Prendi nota dell'ARN (nome della risorsa Amazon) della configurazione del ciclo di vita appena creata che viene restituito. L’ARN è richiesto per collegare la configurazione del ciclo di vita all'applicazione.
## Fase 2: collegamento della configurazione del ciclo di vita al proprio dominio, profilo utente o spazio condiviso
Per collegare la configurazione del ciclo di vita, devi aggiornare `UserSettings` del tuo dominio o profilo utente o `SpaceSettings` per uno spazio condiviso. Gli script di configurazione del ciclo di vita associati a livello di dominio vengono ereditati da tutti gli utenti. Tuttavia, gli script associati a livello di profilo utente sono limitati a un utente specifico, mentre gli script associati a livello di spazio condiviso sono limitati allo spazio condiviso.
Nell'esempio seguente viene illustrato come creare un nuovo profilo utente con la configurazione del ciclo di vita collegata. Puoi anche creare un nuovo dominio o spazio con una configurazione del ciclo di vita collegata utilizzando rispettivamente i comandi [create-domain](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/create-domain.html) e [create-space](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/create-space.html).
Aggiungi l'ARN della configurazione del ciclo di vita della fase precedente alle impostazioni del tipo di app appropriato. Ad esempio, inseriscilo in `JupyterServerAppSettings` dell'utente. Puoi aggiungere più configurazioni del ciclo di vita contemporaneamente inoltrando un elenco di configurazioni del ciclo di vita. Quando un utente avvia un' JupyterServer applicazione con il AWS CLI, può passare una configurazione del ciclo di vita da utilizzare al posto di quella predefinita. La configurazione del ciclo di vita inoltrata dall'utente deve appartenere all'elenco delle configurazioni del ciclo di vita in `JupyterServerAppSettings`.
```
# Create a new UserProfile
aws sagemaker create-user-profile --domain-id domain-id \
--user-profile-name user-profile-name \
--region region \
--user-settings '{
"JupyterServerAppSettings": {
"LifecycleConfigArns":
[lifecycle-configuration-arn-list]
}
}'
```
Nell'esempio seguente viene illustrato come aggiornare uno spazio condiviso esistente per collegare la configurazione del ciclo di vita. [È inoltre possibile aggiornare un dominio o un profilo utente esistente con una configurazione del ciclo di vita allegata utilizzando il comando update-domain o. [update-user-profile](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/update-user-profile.html)](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/update-domain.html) Quando aggiorni l'elenco delle configurazioni del ciclo di vita collegate, devi inoltrare tutte le configurazioni del ciclo di vita come parte dell'elenco. Se una configurazione del ciclo di vita non fa parte di questo elenco, non verrà collegata all'applicazione.
```
aws sagemaker update-space --domain-id domain-id \
--space-name space-name \
--region region \
--space-settings '{
"JupyterServerAppSettings": {
"LifecycleConfigArns":
[lifecycle-configuration-arn-list]
}
}'
```
Per informazioni sull'impostazione di una configurazione del ciclo di vita predefinita per una risorsa, consulta [Imposta le configurazioni predefinite del ciclo di vita per Amazon Studio Classic SageMaker](studio-lcc-defaults.md).
## Fase 3: avvio dell'applicazione con configurazione del ciclo di vita
Dopo aver collegato una configurazione del ciclo di vita a un dominio, un profilo utente o uno spazio, l'utente può selezionarla all'avvio di un'applicazione con la AWS CLI. Questa sezione spiega come avviare un'applicazione con una configurazione del ciclo di vita collegata. Per informazioni sulla modifica della configurazione del ciclo di vita predefinita dopo l'avvio di un'applicazione, vedere. JupyterServer [Imposta le configurazioni predefinite del ciclo di vita per Amazon Studio Classic SageMaker](studio-lcc-defaults.md)
Avvia il tipo di applicazione desiderato utilizzando il comando `create-app` e specifica l'ARN della configurazione del ciclo di vita nell'argomento `resource-spec`.
+ L'esempio seguente mostra come creare un’applicazione `JupyterServer` con una configurazione del ciclo di vita associata. Quando crei il `JupyterServer`, il `app-name` deve essere `default`. La configurazione del ciclo di vita ARN passata come parte del `resource-spec` parametro deve far parte dell'elenco delle configurazioni del ciclo di vita ARNs specificate in `UserSettings` per il dominio o il profilo utente o per uno spazio condiviso. `SpaceSettings`
```
aws sagemaker create-app --domain-id domain-id \
--region region \
--user-profile-name user-profile-name \
--app-type JupyterServer \
--resource-spec LifecycleConfigArn=lifecycle-configuration-arn \
--app-name default
```
+ L'esempio seguente mostra come creare un’applicazione `KernelGateway` con una configurazione del ciclo di vita associata.
```
aws sagemaker create-app --domain-id domain-id \
--region region \
--user-profile-name user-profile-name \
--app-type KernelGateway \
--resource-spec LifecycleConfigArn=lifecycle-configuration-arn,SageMakerImageArn=sagemaker-image-arn,InstanceType=instance-type \
--app-name app-name
```