ライフサイクル設定の作成とアタッチ - Amazon SageMaker AI
ライフサイクル設定の作成とアタッチ (AWS CLI)ライフサイクル設定の作成とアタッチ (コンソール)

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ライフサイクル設定の作成とアタッチ

ライフサイクル設定を作成してアタッチするには、 AWS マネジメントコンソール または を使用します AWS Command Line Interface。

ライフサイクル設定の作成とアタッチ (AWS CLI)

重要

開始する前に、次の前提条件を完了します。

以下の手順では、コードエディタまたは JupyterLab で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。

注記

各スクリプトには最大 16,384 文字まで入力できます。

  1. ローカルマシンで、次の内容の my-script.sh というファイルを作成します:

    #!/bin/bash
set -eux
echo 'Hello World!'

  2. ファイルを my-script.sh base64 形式に変換するには、以下を使用します。これにより、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。

    LCC_CONTENT=`openssl base64 -A -in my-script.sh`

  3. Studio で使用するライフサイクル設定を作成します。次のコマンドは、関連付けられた JupyterLab アプリケーションの起動時に実行されるライフサイクル設定を作成します:

    aws sagemaker create-studio-lifecycle-config \
--region region \
--studio-lifecycle-config-name my-lcc \
--studio-lifecycle-config-content $LCC_CONTENT \
--studio-lifecycle-config-app-type application-type

    studio-lifecycle-config-app-type には、CodeEditor または JupyterLab を指定します。

    注記

    新しく作成されて戻されたライフサイクル設定の ARN。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。

環境が適切にカスタマイズされるように、ユーザーと管理者は異なるコマンドを使用してライフサイクル設定をアタッチします。

ライフサイクル設定をアタッチするには、ドメインまたはユーザープロファイルの UserSettings を更新する必要があります。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。

次のコマンドを使用して、ライフサイクル設定をアタッチした新しいプロファイル、ドメイン、またはスペースを作成できます。

次のコマンドは、JupyterLab アプリケーションのユーザープロファイルをライフサイクル設定付きで作成します。前の手順で取得したライフサイクル設定の ARN を、ユーザーの JupyterLabAppSettings に追加します。ライフサイクル設定のリストを渡すことで、複数のライフサイクル設定を一度に追加できます。ユーザーが で JupyterLab アプリケーションを起動すると AWS CLI、デフォルトの設定を使用する代わりにライフサイクル設定を指定できます。ユーザーが渡すライフサイクル設定は、JupyterLabAppSettings 内のライフサイクル設定のリストに含まれていなければなりません。

# Create a new UserProfile
aws sagemaker create-user-profile --domain-id domain-id \
--user-profile-name user-profile-name \
--region region \
--user-settings '{
"JupyterLabAppSettings": {
  "LifecycleConfigArns":
    [lifecycle-configuration-arn-list]
  }
}'

次のコマンドは、コードエディタアプリケーションのユーザープロファイルをライフサイクル設定付きで作成します。前の手順で取得したライフサイクル設定の ARN を、ユーザーの CodeEditorAppSettings に追加します。ライフサイクル設定のリストを渡すことで、複数のライフサイクル設定を一度に追加できます。ユーザーが AWS CLIを使用してコードエディタアプリケーションを起動する際に、デフォルトの代わりに使用するライフサイクル設定を指定できます。ユーザーが渡すライフサイクル設定は、CodeEditorAppSettings 内のライフサイクル設定のリストに含まれていなければなりません。

# Create a new UserProfile
aws sagemaker create-user-profile --domain-id domain-id \
--user-profile-name user-profile-name \
--region region \
--user-settings '{
"CodeEditorAppSettings": {
  "LifecycleConfigArns":
    [lifecycle-configuration-arn-list]
  }
}'

ライフサイクル設定をアタッチするには、ユーザープロファイルの UserSettings を更新する必要があります。

次のコマンドは、JupyterLab アプリケーションのユーザープロファイルをライフサイクル設定付きで作成します。前の手順のライフサイクル設定 ARN を、ユーザープロファイルの JupyterLabAppSettings に追加します。

# Update a UserProfile
aws sagemaker update-user-profile --domain-id domain-id \
--user-profile-name user-profile-name \
--region region \
--user-settings '{
"JupyterLabAppSettings": {
  "BuiltInLifecycleConfigArn":"lifecycle-configuration-arn"
  }
}'

次のコマンドは、コードエディタアプリケーションのユーザープロファイルをライフサイクル設定付きで作成します。前の手順のライフサイクル設定 ARN を、ユーザープロファイルの CodeEditorAppSettings に追加します。ユーザーが渡すライフサイクル設定は、CodeEditorAppSettings 内のライフサイクル設定のリストに含まれていなければなりません。

# Update a UserProfile
aws sagemaker update-user-profile --domain-id domain-id \
--user-profile-name user-profile-name \
--region region \
--user-settings '{
"CodeEditorAppSettings": {
  "BuiltInLifecycleConfigArn":"lifecycle-configuration-arn"
  }
}'

ライフサイクル設定の作成とアタッチ (コンソール)

でライフサイクル設定を作成してアタッチするには AWS マネジメントコンソール、Amazon SageMaker AI コンソールに移動し、左側のナビゲーションでライフサイクル設定を選択します。コンソールに、ライフサイクル設定の作成手順の説明が表示されます。