Impostazione delle configurazioni predefinite dalla AWS CLI per Amazon SageMaker Studio Classic - Amazon SageMaker AI
PrerequisitiImpostazione di una configurazione del ciclo di vita predefinita quando si crea una nuova risorsaImpostazione di una configurazione del ciclo di vita predefinita per una risorsa esistente

Impostazione delle configurazioni predefinite dalla AWS CLI per Amazon SageMaker Studio Classic

Importante

Le policy IAM personalizzate che consentono ad Amazon SageMaker Studio o Amazon SageMaker Studio Classic di creare risorse Amazon SageMaker 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 il tagging, possono verificarsi errori di tipo “AccessDenied” quando provi a creare le risorse. Per ulteriori informazioni, consulta Concessione delle autorizzazioni per il tagging delle risorse SageMaker AI.

Policy gestite da AWS per Amazon SageMaker AI, che forniscono autorizzazioni per creare risorse SageMaker, 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 ha cambiato nome in 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.

Puoi impostare gli script di configurazione del ciclo di vita predefiniti dalla AWS CLI per le seguenti risorse:

  • Domini

  • Profili utente

  • Spazi condivisi

Le sezioni seguenti spiegano come impostare gli script di configurazione del ciclo di vita predefiniti dalla AWS CLI.

Prerequisiti

Prima di iniziare, completa i seguenti prerequisiti:

Impostazione di una configurazione del ciclo di vita predefinita quando si crea una nuova risorsa

Per impostare una configurazione del ciclo di vita predefinita quando crei un nuovo dominio, profilo utente o spazio, inoltra l'ARN della configurazione del ciclo di vita creata in precedenza come parte di uno dei seguenti comandi AWS CLI:

Devi inoltrare l'ARN della configurazione del ciclo di vita per i seguenti valori nelle impostazioni predefinite di KernelGateway o JupyterServer:

  • DefaultResourceSpec:LifecycleConfigArn: specifica la configurazione del ciclo di vita predefinita per il tipo di applicazione.

  • LifecycleConfigArns: è l'elenco di tutte le configurazioni del ciclo di vita collegate al tipo di applicazione. Anche la configurazione del ciclo di vita predefinita deve far parte di questo elenco.

Ad esempio, la seguente chiamata API crea un nuovo profilo utente con una configurazione del ciclo di vita predefinita.

aws sagemaker create-user-profile --domain-id domain-id \
--user-profile-name user-profile-name \
--region region \
--user-settings '{
"KernelGatewayAppSettings": {
    "DefaultResourceSpec": { 
            "InstanceType": "ml.t3.medium",
            "LifecycleConfigArn": "lifecycle-configuration-arn"
         },
    "LifecycleConfigArns": [lifecycle-configuration-arn-list]
  }
}'

Impostazione di una configurazione del ciclo di vita predefinita per una risorsa esistente

Per impostare o aggiornare la configurazione del ciclo di vita predefinita per una risorsa esistente, inoltra l'ARN della configurazione del ciclo di vita precedentemente creata come parte di uno dei seguenti comandi AWS CLI:

Devi inoltrare l'ARN della configurazione del ciclo di vita per i seguenti valori nelle impostazioni predefinite di KernelGateway o JupyterServer:

  • DefaultResourceSpec:LifecycleConfigArn: specifica la configurazione del ciclo di vita predefinita per il tipo di applicazione.

  • LifecycleConfigArns: è l'elenco di tutte le configurazioni del ciclo di vita collegate al tipo di applicazione. Anche la configurazione del ciclo di vita predefinita deve far parte di questo elenco.

Ad esempio, la seguente chiamata API aggiorna un nuovo profilo utente con una configurazione del ciclo di vita predefinita.

aws sagemaker update-user-profile --domain-id domain-id \
--user-profile-name user-profile-name \
--region region \
--user-settings '{
"KernelGatewayAppSettings": {
    "DefaultResourceSpec": {
            "InstanceType": "ml.t3.medium",
            "LifecycleConfigArn": "lifecycle-configuration-arn"
         },
    "LifecycleConfigArns": [lifecycle-configuration-arn-list]
  }
}'

La seguente chiamata API aggiorna un dominio per impostare una nuova configurazione del ciclo di vita predefinita.

aws sagemaker update-domain --domain-id domain-id \
--region region \
--default-user-settings '{
"JupyterServerAppSettings": {
    "DefaultResourceSpec": {
            "InstanceType": "system",
            "LifecycleConfigArn": "lifecycle-configuration-arn"
         },
    "LifecycleConfigArns": [lifecycle-configuration-arn-list]
  }
}'