翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 # SageMaker AI コンソールから Amazon SageMaker Studio Classic 用のライフサイクル設定を作成する **重要** Amazon SageMaker Studio または Amazon SageMaker Studio Classic に Amazon SageMaker リソースの作成を許可するカスタム IAM ポリシーでは、これらのリソースにタグを追加するアクセス許可も付与する必要があります。Studio と Studio Classic は、作成したリソースに自動的にタグ付けするため、リソースにタグを追加するアクセス許可が必要になります。IAM ポリシーで Studio と Studio Classic によるリソースの作成が許可されていても、タグ付けが許可されていない場合は、リソースを作成しようとしたときに「AccessDenied」エラーが発生する可能性があります。詳細については、「[SageMaker AI リソースにタグ付けのアクセス許可を付与する](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions)」を参照してください。 SageMaker リソースを作成するためのアクセス許可を付与する [AWS Amazon SageMaker AI の マネージドポリシー](security-iam-awsmanpol.md) には、それらのリソースの作成中にタグを追加するためのアクセス許可もあらかじめ含まれています。 **重要** 2023 年 11 月 30 日以降、従来の Amazon SageMaker Studio のエクスペリエンスは Amazon SageMaker Studio Classic と名前が変更されました。以下のセクションは、Studio Classic アプリケーションの使用を前提とした内容です。更新後の Studio エクスペリエンスを使用する場合は、「[Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md)」を参照してください。 Studio Classic は既存のワークロードでも維持されていますが、オンボーディングに利用できなくなりました。既存の Studio Classic アプリケーションのみを停止または削除でき、新しいアプリケーションを作成することはできません。[ワークロードを新しい Studio エクスペリエンスに移行](studio-updated-migrate.md)することをお勧めします。 次のトピックでは、Amazon SageMaker AI コンソールからライフサイクル設定を作成し、Studio Classic 環境のカスタマイズを自動化する方法について説明します。 ## 前提条件 このチュートリアルを開始する前に、次の前提条件を満たす必要があります。 + Amazon SageMaker Studio Classic にオンボードします。詳細については、「[Onboard to Amazon SageMaker Studio Classic](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs-studio-onboard.html)」を参照してください。 ## 手順 1: 新しいライフサイクル設定を作成する ライフサイクル設定は、Amazon SageMaker AI コンソールからスクリプトを入力して作成できます。 **注記** 各スクリプトには最大 **16,384 文字**まで入力できます。 以下の手順では、`Hello World` を出力するライフサイクル設定スクリプトを作成する方法について説明します。 1. Amazon SageMaker AI コンソール ([https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/)) を開きます。 1. 左側のナビゲーションペインで、**[管理設定]‭** を選択します。 1. **[管理設定]** で、**[ライフサイクル設定]** を選択します。 1. **[Studio]** タブを選択します。 1. **[設定を作成]** を選択します。 1. **[設定タイプの選択]** で、ライフサイクル設定をアタッチするアプリケーションタイプを選択します。ライフサイクル設定をアタッチするアプリケーションの選択の詳細については、「[Amazon SageMaker Studio Classic のデフォルトのライフサイクル設定を構成する](studio-lcc-defaults.md)」を参照してください。 1. [**次へ**] を選択します。 1. **[構成設定]** セクションにライフサイクル設定の名前を入力します。 1. **[スクリプト]** セクションに次の内容を入力します。 ``` #!/bin/bash set -eux echo 'Hello World!' ``` 1. (オプション) ライフサイクル設定のタグを作成します。 1. [**Submit**] を選択してください。 ## 手順 2: ドメインまたはユーザープロファイルにライフサイクル設定をアタッチする ドメインレベルで関連付けられたライフサイクル設定スクリプトは、すべてのユーザーに継承されます。ただし、ユーザープロファイルレベルで関連付けられたスクリプトは、特定のユーザーを対象としています。 JupyterServer アプリケーションと KernelGateway アプリケーションの両方について、ドメインまたはユーザープロファイルに複数のライフサイクル設定をアタッチできます。 **注記** ライフサイクル設定を共有スペースにアタッチするには、 AWS CLIを使用する必要があります。詳細については、「[AWS CLI for Amazon SageMaker Studio Classic からライフサイクル設定を作成する](studio-lcc-create-cli.md)」を参照してください。 以下のセクションでは、ライフサイクル設定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方法を示します。 ### ドメインにアタッチする SageMaker AI コンソールから既存のドメインにライフサイクル設定をアタッチする方法は、以下のとおりです。 1. Amazon SageMaker AI コンソール ([https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/)) を開きます。 1. 左のナビゲーションペインで、**[管理設定‭]** を選択します。 1. **[管理設定]** で、**[ドメイン]** を選択します。 1. ドメインのリストから、ライフサイクル設定をアタッチするドメインを選択します。 1. **[ドメインの詳細]** ページで、**[環境]** タブを選択します。 1. **[個人用 Studio アプリのライフサイクル設定]** で、**[アタッチ]** を選択します。 1. **[ソース]** で、**[既存の設定]** を選択します。 1. **[Studio ライフサイクル設定]** で、前の手順で作成したライフサイクル設定を選択します。 1. **[ドメインにアタッチ]** を選択します。 ### ユーザープロファイルにアタッチする 次に、既存のユーザープロファイルにライフサイクル設定をアタッチする方法を示します。 1. Amazon SageMaker AI コンソール ([https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/)) を開きます。 1. 左のナビゲーションペインで、**[管理設定‭]** を選択します。 1. **[管理設定]** で、**[ドメイン]** を選択します。 1. ドメインのリストから、ライフサイクル設定をアタッチするユーザープロファイルを含むドメインを選択します。 1. **[ユーザープロファイル]** で、ユーザープロファイルを選択します。 1. **[ユーザーの詳細]** ページで、**[編集]** を選択します。 1. 左側のナビゲーションで、**[Studio の設定]** を選択します。 1. **[ユーザーにアタッチされたライフサイクル設定]** で、**[アタッチ]** を選択します。 1. **[ソース]** で、**[既存の設定]** を選択します。 1. **[Studio ライフサイクル設定]** で、前の手順で作成したライフサイクル設定を選択します。 1. **[ユーザープロファイルにアタッチ]** を選択します。 ## 手順 3: ライフサイクル設定を使用してアプリケーションを起動する ライフサイクル設定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、アタッチしたライフサイクル設定でアプリケーションを起動できます。どのライフサイクル設定で起動するかは、アプリケーションのタイプによって異なります。 + **JupyterServer**: コンソールから JupyterServer アプリケーションを起動する場合、SageMaker AI は常にデフォルトのライフサイクル設定を使用します。コンソールから起動する場合、別のライフサイクル設定は使用できません。JupyterServer アプリケーションを起動した後にデフォルトのライフサイクル設定を変更する方法については、「[Amazon SageMaker Studio Classic のデフォルトのライフサイクル設定を構成する](studio-lcc-defaults.md)」を参照してください。 アタッチされた別のライフサイクル設定を選択するには、 AWS CLIで起動する必要があります。からライフサイクル設定がアタッチされた JupyterServer アプリケーションの起動の詳細については AWS CLI、「」を参照してください[AWS CLI for Amazon SageMaker Studio Classic からライフサイクル設定を作成する](studio-lcc-create-cli.md)。 + **KernelGateway**: Studio Classic ランチャーを使用して KernelGateway アプリケーションを起動する場合、アタッチされているライフサイクル設定のいずれかを選択できます。 ライフサイクル設定がアタッチされた KernelGateway アプリケーションを SageMaker AI コンソールから起動するには、次の手順に従います。 1. Amazon SageMaker AI コンソール ([https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/)) を開きます。 1. Studio Classic を起動します。詳細については、「[Amazon SageMaker Studio Classic を起動する](studio-launch.md)」を参照してください。 1. Studio Classic UI で、Studio Classic ランチャーを開きます。詳細については、「[Amazon SageMaker Studio Classic ランチャーを使用する](studio-launcher.md)」を参照してください。 1. Studio Classic ランチャーで、**[ノートブックとコンピューティングリソース]** セクションに移動します。 1. **[環境の変更]** ボタンをクリックします。 1. **[環境の変更]** ダイアログで、ドロップダウンメニューを使用して **[イメージ]**、**[カーネル]**、**[インスタンスタイプ]**、**[起動スクリプト]** を選択します。デフォルトのライフサイクル設定がない場合、**[起動スクリプト]** の値は `No script` になります。それ以外の場合、**[起動スクリプト]** の値はデフォルトのライフサイクル設定になります。ライフサイクル設定を選択すると、スクリプト全体を表示できます。 1. **[選択**] をクリックします。 1. ランチャーに戻り **[ノートブックの作成]** をクリックして、選択したイメージとライフサイクル設定を使用して新しいノートブックカーネルを起動します。 ## 手順 4: ライフサイクル設定のログを表示する ライフサイクル設定のログは、ドメインまたはユーザープロファイルにアタッチした後に確認できます。 1. まず、 AWS Identity and Access Management (IAM) ロールの CloudWatch へのアクセスを提供します。次のロググループおよびログストリームに読み取り権限を追加します。 + **ロググループ:**`/aws/sagemaker/studio` + **ログストリーム:**`{{domain}}/{{user-profile}}/{{app-type}}/{{app-name}}/LifecycleConfigOnStart` アクセス許可の追加については、[「特定の AWS サービスからのログ記録の有効化](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/AWS-logs-and-resource-policy.html)」を参照してください。 1. Studio Classic で **[実行中のターミナルとカーネル]** アイコン (![](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/running-terminals-kernels.png)) に移動して、ライフサイクル設定を監視します。 1. 実行中のアプリケーションのリストからアプリケーションを選択します。ライフサイクル設定がアタッチされたアプリケーションには、アタッチインジケーターアイコン (![](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/studio/studio-lcc-indicator-icon.png)) があります。 1. アプリケーションのインジケーターアイコンを選択します。新しいパネルが開き、ライフサイクル設定のリストが表示されます。 1. 新しいパネルで、[`View logs`] を選択します。新しいタブが開き、ログが表示されます。