Amazon SageMaker Studio のライフサイクル設定 - Amazon SageMaker AI

Amazon SageMaker Studio のライフサイクル設定

ライフサイクル設定 (LCC) は、管理者とユーザーが Amazon SageMaker Studio 環境内の以下のアプリケーションのカスタマイズを自動化するために使用できるスクリプトです。

  • Amazon SageMaker AI JupyterLab

  • Code-OSS (Visual Studio Code - Open Source) に基づく Code Editor

  • Studio Classic

  • ノートブックインスタンス

アプリケーションのカスタマイズには以下が必要です:

  • カスタムパッケージのインストール

  • 拡張機能の設定

  • データセットのプリロード

  • ソースコードリポジトリのセットアップ

ユーザーは組み込みのライフサイクル設定を作成して独自のユーザープロファイルにアタッチします。管理者は、ドメイン、スペース、またはユーザープロファイルレベルで、デフォルトまたは組み込みのライフサイクル設定を作成およびアタッチします。

重要

Amazon SageMaker Studio は、最初に組み込みライフサイクル設定を実行し、次にデフォルトの LCC を実行します。Amazon SageMaker AI は、ユーザー LCC と管理者 LCC 間のパッケージの競合を解決するものではありません。例えば、組み込み LCC が python3.11 をインストールし、デフォルトの LCC が python3.12 をインストールする場合、Studio は python3.12 をインストールします。