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# 수명 주기 구성 생성 및 연결
<a name="studio-lifecycle-configurations-create"></a>

 AWS Management Console 또는를 사용하여 수명 주기 구성을 생성하고 연결할 수 있습니다 AWS Command Line Interface.

**Topics**
+ [수명 주기 구성 생성 및 연결(AWS CLI)](#studio-lifecycle-configurations-create-cli)
+ [수명 주기 구성 생성 및 연결(콘솔)](#studio-lifecycle-configurations-create-console)

## 수명 주기 구성 생성 및 연결(AWS CLI)
<a name="studio-lifecycle-configurations-create-cli"></a>

**중요**  
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 시스템에서를 실행`aws configure`하고 AWS 자격 증명을 제공합니다. 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 도메인에 온보딩합니다. 개념적 정보는 [Amazon SageMaker AI 도메인 개요](gs-studio-onboard.md) 섹션을 참조하세요. 빠른 시작 안내서는 [Amazon SageMaker AI에 빠른 설정 사용](onboard-quick-start.md) 섹션을 참조하세요.

다음 절차는 Code Editor 또는 JupyterLab에서 `Hello World`를 인쇄하는 수명 주기 구성 스크립트를 생성하는 방법을 보여 줍니다.

**참고**  
각 스크립트는 최대 **16,384자**까지 입력할 수 있습니다.

1. 로컬 시스템엣서 다음 내용으로 `my-script.sh`이라는 파일을 만듭니다.

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

1. 다음을 사용하여 `my-script.sh` 파일을 base64 형식으로 변환합니다. 이 필수 조건은 간격 및 줄 바꿈 인코딩으로 인해 발생하는 오류를 방지합니다.

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

1. Studio와 함께 사용할 수명 주기 구성을 생성하세요. 다음 명령은 관련 `JupyterLab` 애플리케이션을 시작할 때 실행되는 수명 주기 구성을 생성합니다.

   ```
   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}}
   ```

   에서 {{CodeEditor}} 또는 {{JupyterLab}} `studio-lifecycle-config-app-type`지정합니다.
**참고**  
반환된 새로 생성된 수명 주기 구성의 ARN. 이 ARN은 수명 주기 구성을 애플리케이션에 연결하는 데 필요합니다.

환경을 올바르게 사용자 지정하기 위해 사용자와 관리자는 다양한 명령을 사용하여 수명 주기 구성을 연결합니다.

### 기본 수명 주기 구성 연결(관리자)
<a name="studio-lifecycle-configurations-attach-cli-administrator"></a>

수명 주기 구성을 연결하려면 도메인 또는 사용자 프로필에 `UserSettings`을 업데이트해야 합니다. 도메인 수준에서 연결된 수명 주기 구성 스크립트는 모든 사용자에게 상속됩니다. 하지만 사용자 프로필 수준에서 연결된 스크립트는 특정 사용자로 범위가 지정됩니다 

다음 명령을 사용하여 수명 주기 구성이 연결된 새 사용자 프로필, 도메인 또는 공간을 생성할 수 있습니다.
+ [create-user-profile](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/create-user-profile.html)
+ [create-domain](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/create-domain.html)
+ [create-space](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/create-space.html)

다음 명령은 JupyterLab 애플리케이션의 수명 주기 구성을 사용하여 사용자 프로파일을 생성합니다. 이전 단계의 수명 주기 구성 ARN을 사용자의 `JupyterLabAppSettings`에 추가합니다. 목록을 전달하여 여러 수명 주기 구성을 동시에 추가할 수 있습니다. 사용자가를 사용하여 JupyterLab 애플리케이션을 시작하면 기본 애플리케이션을 사용하는 대신 수명 주기 구성을 지정할 AWS CLI수 있습니다. 사용자가 전달하는 수명 주기 구성은 `JupyterLabAppSettings`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 '{
"JupyterLabAppSettings": {
  "LifecycleConfigArns":
    [{{lifecycle-configuration-arn-list}}]
  }
}'
```

다음 명령은 Code Editor 애플리케이션의 수명 주기 구성을 사용하여 사용자 프로파일을 생성합니다. 이전 단계의 수명 주기 구성 ARN을 사용자의 `CodeEditorAppSettings`에 추가합니다. 목록을 전달하여 여러 수명 주기 구성을 동시에 추가할 수 있습니다. 사용자가 AWS CLI를 사용하여 Code Editor 애플리케이션을 시작하면 기본값 대신 사용할 수명 주기 구성을 지정할 수 있습니다. 사용자가 전달하는 수명 주기 구성은 `CodeEditorAppSettings`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 '{
"CodeEditorAppSettings": {
  "LifecycleConfigArns":
    [{{lifecycle-configuration-arn-list}}]
  }
}'
```

### 기본 제공 수명 주기 구성 연결(사용자)
<a name="studio-lifecycle-configurations-attach-cli-user"></a>

수명 주기 구성을 연결하려면 사용자 프로필에 `UserSettings`을 업데이트해야 합니다.

다음 명령은 JupyterLab 애플리케이션의 수명 주기 구성을 사용하여 사용자 프로파일을 생성합니다. 이전 단계의 수명 주기 구성 ARN을 사용자 프로필의 `JupyterLabAppSettings`에 추가합니다.

```
# 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}}"
  }
}'
```

다음 명령은 Code Editor 애플리케이션의 수명 주기 구성을 사용하여 사용자 프로파일을 생성합니다. 이전 단계의 수명 주기 구성 ARN을 사용자 프로필의 `CodeEditorAppSettings`에 추가합니다. 사용자가 전달하는 수명 주기 구성은 `CodeEditorAppSettings`의 수명 주기 구성 목록에 속해야 합니다.

```
# 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}}"
  }
}'
```

## 수명 주기 구성 생성 및 연결(콘솔)
<a name="studio-lifecycle-configurations-create-console"></a>

에서 수명 주기 구성을 생성하고 연결하려면 [Amazon SageMaker AI 콘솔](https://console.aws.amazon.com/sagemaker)로 AWS Management Console이동하여 왼쪽 탐색에서 **수명 주기 구성을** 선택합니다. 콘솔은 수명 주기 구성을 생성하는 프로세스를 안내합니다.