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# Autopilot 実験のデフォルトパラメータを設定する (管理者用)
Autopilot では、Studio Classic UI を使用して Autopilot 実験を作成するときに Amazon SageMaker Autopilot の設定を簡素化するために、デフォルト値の設定をサポートしています。管理者は、Studio Classic の[ライフサイクル設定](studio-lcc.md) (LCC) を使用して、設定ファイルにインフラストラクチャ、ネットワーク、セキュリティの値を設定し、`AutoML` ジョブの[詳細設定](autopilot-automate-model-development-create-experiment-ui.md#advanced-settings)を事前に入力できます。
これにより、SageMaker AI インスタンス、データソース、出力データ、その他の関連サービスなど、Amazon SageMaker Studio Classic に関連付けられたリソースのネットワーク接続とアクセス許可を完全に制御できます。具体的には、Studio Classic ドメインまたは個々のユーザープロファイルに対して、必要なネットワークアーキテクチャ (Amazon VPC、サブネット、セキュリティグループなど) を設定できます。データサイエンティストは Studio Classic UI を使用して Autopilot 実験を作成する際に、データサイエンス固有のパラメータに集中できます。さらに、管理者はデフォルトの暗号化キーを設定することで、Autopilot 実験を実行するインスタンス上のデータの暗号化を管理できます。
**注記**
この機能は、アジアパシフィック (香港) オプトインリージョンおよび中東 (バーレーン) オプトインリージョンでは利用できません。
以下のセクションでは、Studio Classic UI を使用して Autopilot 実験を作成する際のデフォルト設定をサポートするパラメータの全リストと、それらのデフォルト値の設定方法を確認できます。
**Topics**
+ [サポートされているデフォルトパラメータのリスト](#autopilot-list-default-parameters-create-experiment)
+ [デフォルトの Autopilot 実験パラメータを設定する](#autopilot-set-default-parameters-create-experiment-howto)
## サポートされているデフォルトパラメータのリスト
以下のパラメータは、Studio Classic UI を使用して Autopilot 実験を作成するときのために、設定ファイルでのデフォルト値の指定がサポートされています。デフォルト値を設定すると、Studio Classic UI の Autopilot の **[実験を作成]** タブで、対応するフィールドに値が自動的に入力されます。各フィールドの詳細については、「[詳細設定 (オプション)](autopilot-automate-model-development-create-experiment-ui.md#advanced-settings)」を参照してください。
+ **セキュリティ:** Amazon VPC、サブネット、セキュリティグループ。
+ **Access:** AWS IAM ロール ARNs。
+ **Encryption:** AWS KMS key IDs。
+ **タグ:** SageMaker AI リソースのラベル付けと整理に使用されるキーと値のペア。
## デフォルトの Autopilot 実験パラメータを設定する
管理者は設定ファイルにデフォルト値を指定し、そのファイルを特定のユーザーの Studio Classic 環境内の推奨される場所に手動で配置できます。また、ファイルをライフサイクル設定スクリプト (LCC) に渡して、特定のドメインまたはユーザープロファイルに合わせて Studio Classic 環境を自動化することもできます。
+ 設定ファイルを設定するには、まずデフォルトのパラメータを入力します。
「[サポートされているデフォルトパラメータのリスト](#autopilot-list-default-parameters-create-experiment)」にリストされているデフォルト値の一部またはすべてを設定するには、管理者は `config.yaml` という名前の設定ファイルを作成します。このファイルの構造は、この[サンプル設定ファイル](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable/overview.html#configuration-file-structure)に従う必要があります。次のスニペットは、サポートされているすべての `AutoML` パラメータを含むサンプル設定ファイルを示しています。このファイルの形式について詳しくは、「[すべてのスキーマ](https://github.com/aws/sagemaker-python-sdk/blob/master/src/sagemaker/config/config_schema.py)」を参照してください。
```
SchemaVersion: '1.0'
SageMaker:
AutoMLJob:
# https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateAutoMLJob.html
AutoMLJobConfig:
SecurityConfig:
EnableInterContainerTrafficEncryption: true
VolumeKmsKeyId: 'kms-key-id'
VpcConfig:
SecurityGroupIds:
- 'security-group-id-1'
- 'security-group-id-2'
Subnets:
- 'subnet-1'
- 'subnet-2'
OutputDataConfig:
KmsKeyId: 'kms-key-id'
RoleArn: 'arn:aws:iam::111222333444:role/Admin'
Tags:
- Key: 'tag_key'
Value: 'tag_value'
```
+ 次に、設定ファイルを推奨パスに[手動でコピーする](#autopilot-intelligent-defaults-manual-setup)か、[ライフサイクル設定](#autopilot-intelligent-defaults-lcc-setup) (LCC) を使用して、設定ファイルを推奨場所に配置します。
設定ファイルは、ユーザーの Studio Classic 環境内の次の場所の少なくとも 1 つに存在する必要があります。デフォルトでは、SageMaker AI は次の 2 つの場所で設定ファイルを検索します。
+ まず、`/etc/xdg/sagemaker/config.yaml` です。このファイルを管理者設定ファイルと呼びます。
+ 次に、`/root/.config/sagemaker/config.yaml` です。このファイルをユーザー設定ファイルと呼びます。
管理者設定ファイルを使用して、管理者は一連のデフォルト値を定義できます。オプションで、ユーザー設定ファイルを使用して、管理者設定ファイルに設定されている値を上書きしたり、追加のデフォルトパラメータ値を設定したりできます。
次のスニペットは、デフォルトパラメータ設定ファイルをユーザーの Studio Classic 環境の*管理者*の場所に書き込むサンプルスクリプトを示しています。`/etc/xdg/sagemaker` を `/root/.config/sagemaker` に置き換えると、ファイルをユーザーの場所に書き込むことができます。
```
## Sample script with AutoML intelligent defaults
#!/bin/bash
sudo mkdir -p /etc/xdg/sagemaker
echo "SchemaVersion: '1.0'
CustomParameters:
AnyStringKey: 'AnyStringValue'
SageMaker:
AutoMLJob:
# https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateAutoMLJob.html
AutoMLJobConfig:
SecurityConfig:
EnableInterContainerTrafficEncryption: true
VolumeKmsKeyId: 'kms-key-id'
VpcConfig:
SecurityGroupIds:
- 'security-group-id-1'
- 'security-group-id-2'
Subnets:
- 'subnet-1'
- 'subnet-2'
OutputDataConfig:
KmsKeyId: 'kms-key-id'
RoleArn: 'arn:aws:iam::111222333444:role/Admin'
Tags:
- Key: 'tag_key'
Value: 'tag_value'
" | sudo tee /etc/xdg/sagemaker/config.yaml
```
+ **ファイルを手動でコピーする** – 設定ファイルを手動でコピーするには、前のステップで作成した[スクリプト](#autopilot-intelligent-defaults-manual-setup)を Studio Classic ターミナルから実行します。この場合、スクリプトを実行したユーザープロファイルは、自分だけに適用されるデフォルト値で Autopilot 実験を作成できます。
+ **SageMaker AI ライフサイクル設定を作成する** – または、[ライフサイクル設定](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-lcc.html) (LCC) を使用して Studio Classic 環境のカスタマイズを自動化することもできます。LCC は、Studio Classic アプリケーションの開始などの Amazon SageMaker Studio Classic ライフサイクルイベントによってトリガーされるシェルスクリプトです。このカスタマイズには、カスタムパッケージのインストール、ノートブック拡張の設定、データセットの事前ロード、ソースコードリポジトリのセットアップ、またはこの場合はデフォルトパラメータの事前入力などが含まれます。管理者は LCC を Studio Classic ドメインにアタッチして、そのドメイン内の各ユーザープロファイルのデフォルト値の設定を自動化できます。
以下のセクションでは、Studio Classic の起動時にユーザーが Autopilot のデフォルトパラメータを自動的に読み込めるようにするライフサイクル設定の作成方法について詳しく説明します。LCC の作成には、SageMaker AI コンソールを使用するか、 AWS CLIを使用するかを選択できます。
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#### [ Create a LCC from the SageMaker AI Console ]
以下の手順に従って、デフォルトパラメータを含む LCC を作成してその LCC をドメインまたはユーザープロファイルにアタッチし、SageMaker AI コンソールを使用して LCC で設定されたデフォルトパラメータがあらかじめ入力された状態で Studio Classic アプリケーションを起動します。
+ **SageMaker AI コンソールを使用してデフォルト値を含む[スクリプト](#autopilot-intelligent-defaults-script)を実行するライフサイクル設定を作成するには**
+ SageMaker AI コンソール ([https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/)) を開きます。
+ 左側で、**[管理設定]** に移動し、**[ライフサイクル設定]** に移動します。
+ **[ライフサイクル設定]** ページから、Studio Classic タブに移動し、**[設定の作成]** を選択します。
+ **[名前]** に英数字と「-」を使用して名前を入力します。ただし、スペースは使用できません。名前に使用できるのは最大 63 文字です。
+ [スクリプト](#autopilot-intelligent-defaults-script)を **[スクリプト]** セクションに貼り付けます。
+ **[設定の作成]** を選択してライフサイクル設定を作成します。これにより、`Kernel gateway app` タイプの LCC が作成されます。
+ **ライフサイクル設定を Studio Classic ドメイン、スペース、またはユーザープロファイルにアタッチするには**
「[Attach the lifecycle configuration to Studio Classic domain or user profile](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-lcc-create-console.html#studio-lcc-create-console-step2)」の手順に従って、LCC を Studio Classic ドメインまたは特定のユーザープロファイルにアタッチします。
+ **アタッチされたライフサイクル設定で Studio Classic アプリケーションを起動するには**
LCC をドメインまたはユーザープロファイルにアタッチすると、該当するユーザーは、Studio の Studio Classic ランディングページから Studio Classic アプリケーションを起動することで、LCC によって設定されたデフォルト値を自動的に取得できます。これにより、Autopilot 実験を作成するときに Studio Classic UI に自動的に入力されます。
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#### [ Create a LCC from the AWS CLI ]
AWS CLIを使って[スクリプト](#autopilot-intelligent-defaults-manual-setup)を実行する Studio Classic アプリケーションを起動するには、以下のスニペットを使用します。この例では、`lifecycle_config.sh` がスクリプトに付けられた名前であることに注意してください。
開始する前に:
+ [「 からライフサイクル AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-lcc-create-cli.html)設定を作成する」で説明されている前提条件を完了 AWS CLI して、更新と設定が完了していることを確認します。
+ [OpenSSL](https://www.openssl.org/source/) ドキュメントをインストールします。 AWS CLI コマンドはオープンソースライブラリ *OpenSSL* を使用して、スクリプトを Base64 形式でエンコードします。この要件により、スペースと改行のエンコードによって発生するエラーを防止できます。
これで、次の 3 つのステップを実行できるようになりました。
+ **設定スクリプト `lifecycle_config.sh` を参照して新しいライフサイクル設定を作成する**
```
LCC_CONTENT=`openssl base64 -A -in lifecycle_config.sh`
## Create a new lifecycle config
aws sagemaker create-studio-lifecycle-config --region region \
--studio-lifecycle-config-name lcc-name \
--studio-lifecycle-config-content $LCC_CONTENT \
--studio-lifecycle-config-app-type default
```
応答で返された、新しく作成されたライフサイクル設定の ARN を書き留めておきます。この ARN は、ライフサイクル設定をアプリケーションにアタッチするために必要です。
+ **ステップ 2: ライフサイクル設定を `JupyterServerApp` にアタッチする**
次の例は、ライフサイクル設定がアタッチされた新しいユーザープロファイルを作成する方法を示しています。既存のユーザープロファイルを更新するには、 AWS CLI [update-user-profile](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/update-user-profile.html) コマンドを使用します。ドメインを作成または更新するには、「[create-domain](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/create-domain.html)」および「[update-domain](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/update-domain.html)」を参照してください。前の手順で取得したライフサイクル設定の ARN を適切な `JupyterServerAppSettings` アプリケーションタイプの設定に追加します。ライフサイクル設定のリストを使うことで、複数のライフサイクル設定を一度に追加できます。
```
# 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"]
}
}'
```
LCC がドメインまたはユーザープロファイルにアタッチされると、影響を受けるユーザーは[Amazon SageMaker Studio Classic アプリケーションをシャットダウンおよび更新](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-tasks-update-studio.html)するか、 AWS コンソールから新しい Studio Classic アプリケーションを起動して LCC によって設定されたデフォルトを自動的に取得できます。これにより、Autopilot 実験を作成するときに Studio Classic UI に自動的に入力されます。または、 AWS CLI 次のように を使用して新しい Studio Classic アプリケーションを起動することもできます。
+ **を使用してライフサイクル設定で Studio Classic アプリケーションを起動する AWS CLI**
```
# Create a Jupyter Server application
aws sagemaker create-app --domain-id domain-id \
--user-profile-name user-profile-name \
--region region \
--app-type JupyterServer \
--resource-spec LifecycleConfigArn=lifecycle-configuration-arn \
--app-name default
```
AWS CLIを使用してライフサイクル設定を作成する方法について詳しくは、「[AWS CLIからライフサイクル設定を作成する](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-lcc-create-cli.html)」を参照してください。
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