로컬 Visual Studio 코드 설정 - Amazon SageMaker AI
스페이스에 대한 원격 액세스 활성화로컬 환경 설정로컬 VS Code에 연결

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로컬 Visual Studio 코드 설정

관리자가의 지침을 완료한 후 로컬 Visual Studio 코드를 원격 SageMaker 스페이스에 연결할 로컬 Visual Studio 코드를 SageMaker 스페이스에 연결수 있습니다.

스페이스에 대한 원격 액세스 활성화

참고

이 설정은 한 번만 수행하면 됩니다.

기존 스페이스의 경우

SageMaker 스페이스에 대한 원격 액세스를 활성화합니다.

  1. SageMaker AI UI를 엽니다.

  2. 스페이스로 이동합니다.

  3. 스페이스 세부 정보에서 원격 액세스를 켭니다.

  4. 스페이스를 시작합니다.

로컬 환경 설정

로컬 시스템에 Visual Studio 코드를 설치합니다. 요구 사항에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요로컬 Visual Studio 코드를 SageMaker 스페이스에 연결.

로컬 VS Code에 연결

로컬 Visual Studio 코드에서 원격 SageMaker 스페이스로의 연결을 설정하려면 먼저 관리자가를 설정해야 합니다원격 액세스 설정. 관리자는 사용자가 연결을 설정할 수 있도록 특정 방법을 설정합니다. 설정된 메서드를 선택합니다.

  1. SageMaker AI UI에서 스페이스로 이동합니다.

  2. 를 사용하여 공간 열기를 선택합니다.

  3. VS 코드를 선택합니다. 이렇게 하면 Visual Studio 코드를 열라는 메시지가 표시될 수 있습니다. 이렇게 하면 로컬 VS Code가 또 다른 팝업과 함께 열립니다. 완료되면 원격 연결이 설정됩니다.

방법 2: AWS Toolkit for Visual Studio Code

Toolkit for VS Code 사용 설명서의 에 연결 AWS에 있는 정보와 지침을 사용합니다.

  1. VS Code를 엽니다.

  2. AWS 도구 키트 확장을 엽니다.

  3. AWS 탐색기에서 SageMaker AI를 확장합니다.

  4. Studio 공간을 찾습니다.

  5. 스페이스 옆에 있는 연결 아이콘을 선택합니다.

방법 3: SSH CLI를 통해 터미널에서 연결

쉘 스크립트를 생성합니다(예: /home/user/sagemaker_connect.sh).

#!/bin/bash
# Disable the -x option if printing each command is not needed.
set -exuo pipefail

SPACE_ARN="$1"
AWS_PROFILE="${2:-}"

# Validate ARN and extract region
if [[ "$SPACE_ARN" =~ ^arn:aws[-a-z]*:sagemaker:([a-z0-9-]+):[0-9]{12}:space\/[^\/]+\/[^\/]+$ ]]; then
    AWS_REGION="${BASH_REMATCH[1]}"
else
    echo "Error: Invalid SageMaker Studio Space ARN format."
    exit 1
fi

# Optional profile flag
PROFILE_ARG=()
if [[ -n "$AWS_PROFILE" ]]; then
    PROFILE_ARG=(--profile "$AWS_PROFILE")
fi

# Start session
START_SESSION_JSON=$(aws sagemaker start-session \
    --resource-identifier "$SPACE_ARN" \
    --region "${AWS_REGION}" \
    "${PROFILE_ARG[@]}")

# Extract fields using grep and sed
SESSION_ID=$(echo "$START_SESSION_JSON" | grep -o '"SessionId": "[^"]*"' | sed 's/.*: "//;s/"$//')
STREAM_URL=$(echo "$START_SESSION_JSON" | grep -o '"StreamUrl": "[^"]*"' | sed 's/.*: "//;s/"$//')
TOKEN=$(echo "$START_SESSION_JSON" | grep -o '"TokenValue": "[^"]*"' | sed 's/.*: "//;s/"$//')

# Validate extracted values
if [[ -z "$SESSION_ID" || -z "$STREAM_URL" || -z "$TOKEN" ]]; then
    echo "Error: Failed to extract session information from sagemaker start session response."
    exit 1
fi

# Call session-manager-plugin
session-manager-plugin \
    "{\"streamUrl\":\"$STREAM_URL\",\"tokenValue\":\"$TOKEN\",\"sessionId\":\"$SESSION_ID\"}" \
    "$AWS_REGION" "StartSession"

  1. 스크립트를 실행 가능하게 만듭니다.

    chmod +x /home/user/sagemaker_connect.sh

  2. 다음 항목을 추가$HOME/.ssh/config하도록를 구성합니다.

Host my_space_name_abc
  HostName 'arn:PARTITION:sagemaker:REGION:ACCOUNT:space/DOMAIN_ID/space_name_abc'
  ProxyCommand '/home/user/sagemaker_connect.sh' '%h'
  ForwardAgent yes
  AddKeysToAgent yes
  StrictHostKeyChecking accept-new

예를 들어는 일 PARTITION 수 있습니다aws.

명명된 AWS 자격 증명 프로파일을 사용해야 하는 경우 다음과 같이 프록시 명령을 변경합니다.

  ProxyCommand '/home/user/sagemaker_connect.sh' '%h' YOUR_CREDENTIAL_PROFILE_NAME

  • SSH를 통해 연결하거나 SCP 명령을 실행합니다.

ssh my_space_name_abc
scp file_abc my_space_name_abc:/tmp/
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