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# 수명 주기 구성 생성 및 Amazon SageMaker Studio Classic과 연결
**중요**
2023년 11월 30일부로 이전 Amazon SageMaker Studio 경험의 이름이 Amazon SageMaker Studio Classic으로 변경되었습니다. 다음 섹션은 Studio Classic 애플리케이션 사용에 관해 다룹니다. 업데이트된 Studio 환경 사용에 대한 자세한 내용은 [Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md) 섹션을 참조하세요.
Studio Classic은 기존 워크로드에 대해 여전히 유지 관리되지만 더 이상 온보딩에 사용할 수 없습니다. 기존 Studio Classic 애플리케이션만 중지하거나 삭제할 수 있으며 새 애플리케이션을 생성할 수 없습니다. [워크로드를 새 Studio 환경으로 마이그레이션하는](studio-updated-migrate.md) 것이 좋습니다.
Amazon SageMaker AI는 Studio Classic의 시각적 인터페이스, 코드 작성 및 실행 경험을 지원하는 대화형 애플리케이션을 제공합니다. 이 시리즈에서는 수명 주기 구성을 생성하고 이를 SageMaker AI 도메인과 연결하는 방법을 보여줍니다.
애플리케이션 유형은 `JupyterServer`또는 `KernelGateway`일 수 있습니다.
+ **`JupyterServer` 애플리케이션:** 이 애플리케이션 유형을 사용하면 Studio Classic의 시각적 인터페이스에 액세스할 수 있습니다. Studio Classic의 모든 사용자와 공유 공간에는 고유한 JupyterServer 애플리케이션이 제공됩니다.
+ **`KernelGateway` 애플리케이션:** 이 애플리케이션 유형을 사용하면 Studio Classic 노트북 및 터미널의 코드 실행 환경 및 커널에 액세스할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Jupyter 커널 게이트웨이](https://jupyter-kernel-gateway.readthedocs.io/en/latest/)를 참조하세요.
Studio Classic의 아키텍처 및 Studio Classic 애플리케이션에 대한 자세한 내용은 [Use Amazon SageMaker Studio Classic Notebooks](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/notebooks.html)을 참조하세요.
**Topics**
+ [Amazon SageMaker Studio Classic AWS CLI 용에서 수명 주기 구성 생성](studio-lcc-create-cli.md)
+ [Amazon SageMaker Studio Classic용 Amazon SageMaker AI 콘솔에서 수명 주기 구성 생성](studio-lcc-create-console.md)
# Amazon SageMaker Studio Classic AWS CLI 용에서 수명 주기 구성 생성
**중요**
Amazon SageMaker Studio 또는 Amazon SageMaker Studio Classic에서 Amazon SageMaker 리소스를 만들도록 허용하는 사용자 지정 IAM 정책은 해당 리소스에 태그를 추가할 수 있는 권한도 부여해야 합니다. Studio와 Studio Classic은 만드는 리소스에 태그를 자동으로 지정하기 때문에 리소스에 태그를 추가할 권한이 필요합니다. IAM 정책이 Studio 및 Studio Classic에서 리소스를 만들도록 허용하지만 태그 지정은 허용하지 않는 경우 리소스 만들기를 시도할 때 'AccessDenied' 오류가 발생할 수 있습니다. 자세한 내용은 [SageMaker AI 리소스 태그 지정을 위한 권한 제공](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions) 섹션을 참조하세요.
SageMaker 리소스를 만들 수 있는 권한을 부여하는 [AWS Amazon SageMaker AI에 대한 관리형 정책](security-iam-awsmanpol.md)에는 해당 리소스를 만드는 동안 태그를 추가할 수 있는 권한이 이미 포함되어 있습니다.
**중요**
2023년 11월 30일부로 이전 Amazon SageMaker Studio 경험의 이름이 Amazon SageMaker Studio Classic으로 변경되었습니다. 다음 섹션은 Studio Classic 애플리케이션 사용에 관해 다룹니다. 업데이트된 Studio 환경 사용에 대한 자세한 내용은 [Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md) 섹션을 참조하세요.
Studio Classic은 기존 워크로드에 대해 여전히 유지 관리되지만 더 이상 온보딩에 사용할 수 없습니다. 기존 Studio Classic 애플리케이션만 중지하거나 삭제할 수 있으며 새 애플리케이션을 생성할 수 없습니다. [워크로드를 새 Studio 환경으로 마이그레이션하는](studio-updated-migrate.md) 것이 좋습니다.
다음 주제에서는를 사용하여 Studio Classic 환경에 대한 사용자 지정을 자동화 AWS CLI 하는 수명 주기 구성을 생성하는 방법을 보여줍니다.
## 사전 조건
시작하기 전에 다음 필수 조건을 완료합니다.
+ 현재 버전 설치의 단계에 AWS CLI 따라를 업데이트합니다. [AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/install-cliv1.html#install-tool-bundled)
+ 로컬 컴퓨터에서 `aws configure`를 실행하고 AWS 보안 인증을 제공하세요. 자격 AWS 증명에 대한 자세한 내용은 [AWS 자격 증명 이해 및 가져오기를 참조하세요](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws-sec-cred-types.html).
+ [Amazon SageMaker AI 도메인 개요](gs-studio-onboard.md)의 단계에 따라 SageMaker AI 도메인에 온보딩합니다.
## 1단계: 수명 주기 구성 생성
다음 절차는 `Hello World`를 인쇄하는 수명 주기 구성 스크립트를 생성하는 방법을 보여 줍니다.
**참고**
각 스크립트는 최대 **16,384자**까지 입력할 수 있습니다.
1. 로컬 시스템에서 다음 내용으로 `my-script.sh`이라는 파일을 만듭니다.
```
#!/bin/bash
set -eux
echo 'Hello World!'
```
1. `my-script.sh` 파일을 base64 형식으로 변환하세요. 이 필수 조건은 간격 및 줄 바꿈 인코딩으로 인해 발생하는 오류를 방지합니다.
```
LCC_CONTENT=`openssl base64 -A -in my-script.sh`
```
1. Studio Classic과 함께 사용할 수명 주기 구성을 만드세요. 다음 명령은 관련 `KernelGateway`애플리케이션을 시작할 때 실행되는 수명 주기 구성을 생성합니다.
```
aws sagemaker create-studio-lifecycle-config \
--region region \
--studio-lifecycle-config-name my-studio-lcc \
--studio-lifecycle-config-content $LCC_CONTENT \
--studio-lifecycle-config-app-type KernelGateway
```
반환된 새로 생성된 수명 주기 구성의 ARN을 기록해 둡니다. 이 ARN은 수명 주기 구성을 애플리케이션에 연결하는 데 필요합니다.
## 2단계: 수명 주기 구성을 도메인, 사용자 프로필 또는 공유 스페이스에 연결
수명 주기 구성을 연결하려면 도메인 또는 사용자 프로필에 `UserSettings`을 업데이트하거나 공유 스페이스에 대해 `SpaceSettings`를 업데이트해야 합니다. 도메인 수준에서 연결된 수명 주기 구성 스크립트는 모든 사용자에게 상속됩니다. 그러나 사용자 프로필 수준에서 연결된 스크립트는 특정 사용자로 범위가 지정되고 공유 스페이스 수준에서 연결된 스크립트는 공유 스페이스로 범위가 지정됩니다.
다음 예제에서는 수명 주기 구성이 연결된 새 사용자 프로필을 만드는 방법을 보여줍니다. 또한 [create-domain](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/create-domain.html) 및 [create-space](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/create-space.html) 명령을 각각 사용하여 수명 주기 구성이 연결된 새 도메인이나 스페이스를 만들 수 있습니다.
이전 단계의 수명 주기 구성 ARN을 적절한 앱 유형의 설정에 추가합니다. 예를 들어, 사용자의 `JupyterServerAppSettings`에 배치하세요. 수명 주기 구성 목록을 전달하여 여러 수명 주기 구성을 동시에 추가할 수 있습니다. 사용자가를 사용하여 JupyterServer 애플리케이션을 시작하면 기본값 대신 사용할 수명 주기 구성을 전달할 AWS CLI수 있습니다. 사용자가 전달하는 수명 주기 구성은 `JupyterServerAppSettings`의 수명 주기 구성 목록에 속해야 합니다.
```
# 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-list]
}
}'
```
다음 예제에서는 수명 주기 구성을 연결하도록 기존 공유 스페이스를 업데이트하는 방법을 보여줍니다. [update-domain](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/update-domain.html) 또는 [update-user-profile](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/update-user-profile.html) 명령을 사용하여 수명 주기 구성이 첨부된 기존 도메인이나 사용자 프로필을 업데이트할 수도 있습니다. 첨부된 수명 주기 구성 목록을 업데이트할 때는 모든 수명 주기 구성을 목록의 일부로 전달해야 합니다. 수명 주기 구성이 이 목록의 일부가 아닌 경우 애플리케이션에 연결되지 않습니다.
```
aws sagemaker update-space --domain-id domain-id \
--space-name space-name \
--region region \
--space-settings '{
"JupyterServerAppSettings": {
"LifecycleConfigArns":
[lifecycle-configuration-arn-list]
}
}'
```
리소스의 기본 수명 주기 구성 설정에 대한 자세한 내용은 [Amazon SageMaker Studio Classic의 기본 수명 주기 구성 설정](studio-lcc-defaults.md)을 참조하세요.
## 3단계: 수명 주기 구성으로 애플리케이션 시작
도메인, 사용자 프로필 또는 스페이스에 수명 주기 구성을 연결한 후 사용자는 AWS CLI를 사용하여 애플리케이션을 시작할 때 해당 구성을 선택할 수 있습니다. 이 섹션에서는 연결된 수명 주기 구성을 사용하여 애플리케이션을 시작하는 방법을 설명합니다. JupyterServer 애플리케이션을 시작한 후 기본 수명 주기 구성을 변경하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Amazon SageMaker Studio Classic의 기본 수명 주기 구성 설정](studio-lcc-defaults.md)을 참조하세요.
`create-app` 명령을 사용하여 원하는 애플리케이션 유형을 시작하고 `resource-spec`인수에 수명 주기 구성 ARN을 지정합니다.
+ 다음 예에서는 연결된 수명 주기 구성을 사용하여 `JupyterServer`애플리케이션을 생성하는 방법을 보여줍니다. `JupyterServer`를 생성할 때는 `app-name`가 `default`이어야 합니다. `resource-spec` 파라미터의 일부로 전달된 수명 주기 구성 ARN은 도메인 또는 사용자 프로필의 경우 `UserSettings`, 공유 스페이스의 경우 `SpaceSettings`에 지정된 수명 주기 구성 ARN 목록에 포함되어야 합니다.
```
aws sagemaker create-app --domain-id domain-id \
--region region \
--user-profile-name user-profile-name \
--app-type JupyterServer \
--resource-spec LifecycleConfigArn=lifecycle-configuration-arn \
--app-name default
```
+ 다음 예제에서는 연결된 수명 주기 구성을 사용하여 `KernelGateway`애플리케이션을 생성하는 방법을 보여줍니다.
```
aws sagemaker create-app --domain-id domain-id \
--region region \
--user-profile-name user-profile-name \
--app-type KernelGateway \
--resource-spec LifecycleConfigArn=lifecycle-configuration-arn,SageMakerImageArn=sagemaker-image-arn,InstanceType=instance-type \
--app-name app-name
```
# Amazon SageMaker Studio Classic용 Amazon SageMaker AI 콘솔에서 수명 주기 구성 생성
**중요**
Amazon SageMaker Studio 또는 Amazon SageMaker Studio Classic에서 Amazon SageMaker 리소스를 만들도록 허용하는 사용자 지정 IAM 정책은 해당 리소스에 태그를 추가할 수 있는 권한도 부여해야 합니다. Studio와 Studio Classic은 만드는 리소스에 태그를 자동으로 지정하기 때문에 리소스에 태그를 추가할 권한이 필요합니다. IAM 정책이 Studio 및 Studio Classic에서 리소스를 만들도록 허용하지만 태그 지정은 허용하지 않는 경우 리소스 만들기를 시도할 때 'AccessDenied' 오류가 발생할 수 있습니다. 자세한 내용은 [SageMaker AI 리소스 태그 지정을 위한 권한 제공](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions) 섹션을 참조하세요.
SageMaker 리소스를 만들 수 있는 권한을 부여하는 [AWS Amazon SageMaker AI에 대한 관리형 정책](security-iam-awsmanpol.md)에는 해당 리소스를 만드는 동안 태그를 추가할 수 있는 권한이 이미 포함되어 있습니다.
**중요**
2023년 11월 30일부로 이전 Amazon SageMaker Studio 경험의 이름이 Amazon SageMaker Studio Classic으로 변경되었습니다. 다음 섹션은 Studio Classic 애플리케이션 사용에 관해 다룹니다. 업데이트된 Studio 환경 사용에 대한 자세한 내용은 [Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md) 섹션을 참조하세요.
Studio Classic은 기존 워크로드에 대해 여전히 유지 관리되지만 더 이상 온보딩에 사용할 수 없습니다. 기존 Studio Classic 애플리케이션만 중지하거나 삭제할 수 있으며 새 애플리케이션을 생성할 수 없습니다. [워크로드를 새 Studio 환경으로 마이그레이션하는](studio-updated-migrate.md) 것이 좋습니다.
다음 주제에서는 Amazon SageMaker AI 콘솔에서 수명 주기 구성을 만들어 Studio Classic 환경의 사용자 지정을 자동화하는 방법을 보여줍니다.
## 사전 조건
이 자습서를 시작하기 전에 다음 필수 조건을 완료합니다.
+ Amazon SageMaker Studio Classic에 온보딩합니다. 자세한 내용은 [Onboard to Amazon SageMaker Studio Classic](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs-studio-onboard.html)을 참조하세요.
## 1단계: 새로운 수명 주기 구성 생성
Amazon SageMaker AI 콘솔에서 스크립트를 입력하여 수명 주기 구성을 생성할 수 있습니다.
**참고**
각 스크립트는 최대 **16,384자**까지 입력할 수 있습니다.
다음 절차는 `Hello World`를 인쇄하는 수명 주기 구성 스크립트를 생성하는 방법을 보여 줍니다.
1. [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/)에서 Amazon SageMaker AI 콘솔을 엽니다.
1. 왼쪽 탐색 창에서 **관리자 구성**을 선택합니다.
1. **관리자 구성**에서 **수명 주기 구성**을 선택합니다.
1. **Studio** 탭을 선택합니다.
1. **구성 생성**을 선택합니다.
1. **구성 유형 선택**에서 수명 주기 구성을 연결해야 하는 애플리케이션 유형을 선택합니다. 수명 주기 구성을 연결할 애플리케이션을 선택하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Amazon SageMaker Studio Classic의 기본 수명 주기 구성 설정](studio-lcc-defaults.md)을 참조하세요.
1. **다음**을 선택합니다.
1. **구성 설정**이라는 섹션에 수명 주기 구성의 이름을 입력합니다.
1. **스크립트** 섹션에 다음 내용을 입력합니다.
```
#!/bin/bash
set -eux
echo 'Hello World!'
```
1. (선택 사항) 수명 주기 구성을 위한 태그를 생성합니다.
1. **제출**을 선택합니다.
## 2단계: 도메인 또는 사용자 프로필에 수명 주기 구성 연결
도메인 수준에서 연결된 수명 주기 구성 스크립트는 모든 사용자에게 상속됩니다. 하지만 사용자 프로필 수준에서 연결된 스크립트는 특정 사용자로 범위가 지정됩니다
JupyterServer 및 KernelGateway 애플리케이션 모두에 대해 도메인 또는 사용자 프로필에 여러 수명 주기 구성을 연결할 수 있습니다.
**참고**
수명 주기 구성을 공유 스페이스에 연결하려면 AWS CLI를 사용해야 합니다. 자세한 내용은 [Amazon SageMaker Studio Classic AWS CLI 용에서 수명 주기 구성 생성](studio-lcc-create-cli.md) 단원을 참조하십시오.
다음 섹션에서는 수명 주기 구성을 도메인 또는 사용자 프로필에 연결하는 방법을 보여줍니다.
### 도메인에 연결
다음은 SageMaker AI 콘솔에서 기존 도메인에 수명 주기 구성을 연결하는 방법을 보여줍니다.
1. [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/)에서 Amazon SageMaker AI 콘솔을 엽니다.
1. 왼쪽 탐색 창에서 **관리자 구성**을 선택합니다.
1. **관리자 구성**에서 **도메인**을 선택합니다.
1. 도메인 목록에서 수명 주기 구성을 연결할 도메인을 선택합니다.
1. **도메인 세부 정보**에서 **환경** 탭을 선택합니다.
1. **개인용 Studio 앱의 수명 주기 구성**에서 **연결**을 선택합니다.
1. **소스**에서 **기존 구성**을 선택합니다.
1. **Studio 수명 주기 구성**에서 이전 단계에서 만든 수명 주기 구성을 선택합니다.
1. **도메인에 연결**을 선택합니다.
### 사용자 프로필에 연결
다음은 기존 사용자 프로필에 수명 주기 구성을 연결하는 방법을 보여줍니다.
1. [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/)에서 Amazon SageMaker AI 콘솔을 엽니다.
1. 왼쪽 탐색 창에서 **관리자 구성**을 선택합니다.
1. **관리자 구성**에서 **도메인**을 선택합니다.
1. 도메인 목록에서 수명 주기 구성을 연결할 사용자 프로필이 포함된 도메인을 선택합니다.
1. **사용자 프로필**에서 사용자 프로필을 선택합니다.
1. **사용자 세부 정보** 탭에서 **편집**을 선택합니다.
1. 왼쪽 탐색 창에서 **Studio 설정**을 선택합니다.
1. **사용자에게 연결된 수명 주기 구성**에서 **연결**을 선택합니다.
1. **소스**에서 **기존 구성**을 선택합니다.
1. **Studio 수명 주기 구성**에서 이전 단계에서 만든 수명 주기 구성을 선택합니다.
1. **사용자 프로필에 연결**을 선택합니다.
## 3단계: 수명 주기 구성으로 애플리케이션 시작
도메인 또는 사용자 프로필에 수명 주기 구성을 연결한 후 해당 수명 주기 구성을 사용하여 애플리케이션을 시작할 수 있습니다. 시작할 수명 주기 구성을 선택하는 것은 애플리케이션 유형에 따라 다릅니다.
+ **JupyterServer**: 콘솔에서 JupyterServer 애플리케이션을 시작할 때 SageMaker AI는 항상 기본 수명 주기 구성을 사용합니다. 콘솔에서 실행할 때는 다른 수명 주기 구성을 사용할 수 없습니다. JupyterServer 애플리케이션을 시작한 후 기본 수명 주기 구성을 변경하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Amazon SageMaker Studio Classic의 기본 수명 주기 구성 설정](studio-lcc-defaults.md)를 참조하세요.
연결된 다른 수명 주기 구성을 선택하려면 AWS CLI를 사용하여 시작해야 합니다. 에서 수명 주기 구성이 연결된 JupyterServer 애플리케이션을 시작하는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 AWS CLI참조하세요[Amazon SageMaker Studio Classic AWS CLI 용에서 수명 주기 구성 생성](studio-lcc-create-cli.md).
+ **KernelGateway**: Studio Classic 런처를 사용하여 KernelGateway 애플리케이션을 시작할 때 첨부된 수명 주기 구성 중 하나를 선택할 수 있습니다.
다음 절차는 SageMaker AI 콘솔에서 연결된 수명 주기 구성을 사용하여 KernelGateway 애플리케이션을 시작하는 방법을 설명합니다.
1. [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/)에서 Amazon SageMaker AI 콘솔을 엽니다.
1. Studio Classic을 시작합니다. 자세한 내용은 [Amazon SageMaker Studio Classic 시작](studio-launch.md) 섹션을 참조하세요.
1. Studio Classic UI에서 Studio Classic 런처를 엽니다. 자세한 내용은 [Amazon SageMaker Studio Classic 런처 열기](studio-launcher.md) 섹션을 참조하세요.
1. Studio Classic 런처에서 **노트북 및 컴퓨팅 리소스** 섹션으로 이동합니다.
1. **환경 변경** 버튼을 클릭합니다.
1. **환경 변경** 대화 상자에서 드롭다운 메뉴를 사용하여 **이미지**, **커널**, **인스턴스 유형** 및 **시작 스크립트**를 선택합니다. 기본 수명 주기 구성이 없는 경우 **시작 스크립트** 값은 기본으로 `No script`입니다. 그렇지 않으면 **시작 스크립트** 값은 기본 수명 주기 구성입니다. 수명 주기 구성을 선택한 후에는 전체 스크립트를 볼 수 있습니다.
1. **선택**을 클릭합니다.
1. 시작 관리자로 돌아가서 **노트북 생성**을 클릭하여 선택한 이미지 및 수명 주기 구성으로 새 노트북 커널을 실행합니다.
## 4단계: 수명 주기 구성에 대한 로그 보기
수명 주기 구성을 도메인 또는 사용자 프로필에 연결한 후 해당 로그를 볼 수 있습니다.
1. 먼저 AWS Identity and Access Management (IAM) 역할에 대한 CloudWatch 액세스 권한을 제공합니다. 다음 로그 그룹 및 로그 스트림에 대한 읽기 권한을 추가합니다.
+ **로그 그룹:**`/aws/sagemaker/studio`
+ **로그 스트림:**`domain/user-profile/app-type/app-name/LifecycleConfigOnStart`
권한 추가에 대한 자세한 내용은 [특정 AWS 서비스에서 로깅 활성화](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/logs/AWS-logs-and-resource-policy.html)를 참조하세요.
1. Studio Classic 내에서 **실행 중인 터미널 및 커널** 아이콘(![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/running-terminals-kernels.png))으로 이동하여 수명 주기 구성을 모니터링하세요.
1. 실행 중인 애플리케이션 목록에서 애플리케이션을 선택합니다. 수명 주기 구성이 연결된 애플리케이션에는 표시기 아이콘 ![\[Code brackets symbol representing programming or markup languages.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/sagemaker/latest/dg/images/studio/studio-lcc-indicator-icon.png)이 첨부되어 있습니다.
1. 애플리케이션의 표시기 아이콘을 선택합니다. 그러면 수명 주기 구성을 나열하는 새 패널이 열립니다.
1. 새 패널에서 `View logs`을 선택합니다. 그러면 로그를 표시하는 새 탭이 열립니다.