设置本地 Visual Studio 代码 - 亚马逊 SageMaker AI
设置本地环境Connect 连接到你的本地 VS 代码

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设置本地 Visual Studio 代码

管理员完成中的说明后通过远程访问将您的本地 Visual Studio 代码连接到 SageMaker 空间，您可以将本地 Visual Studio 代码连接到远程 SageMaker 空间。

主题

设置本地环境

在本地计算机上安装 Visual Studio 代码。有关要求的信息，请参阅通过远程访问将您的本地 Visual Studio 代码连接到 SageMaker 空间。

Connect 连接到你的本地 VS 代码

在建立从本地 Visual Studio Code 到远程 SageMaker 空间的连接之前，必须由管理员进行连接设置远程访问。您的管理员为您设置了建立连接的特定方法。选择为您设置的方法。

使用以下步骤使用深度链接建立连接。

  1. 启动 Amazon SageMaker Studio。

  2. 在 Studio 用户界面中，导航到您的空间。

  3. 选择 “开放空间”。

  4. 选择 VS 代码。当你这样做时，系统可能会提示你打开 Visual Studio 代码。当您选择这样做时，您的本地 VS Code 会打开另一个弹出窗口进行确认。完成后，远程连接即建立。

方法 2： AWS Toolkit for Visual Studio Code

使用以下步骤使用建立连接 AWS Toolkit for Visual Studio Code。

  1. 打开 VS Code。

  2. 打开 AWS 工具包扩展。

  3. Connect 到 AWS。

  4. 在 AWS 资源管理器中，展开 SageMaker AI。

  5. 找到你的工作室空间。

  6. 选择空间旁边的 Connect 图标即可启动。

    注意

    • 停止并重新启动 Visual Studio 工具包中的空间以启用远程访问（如果尚未连接）。

    • 如果空间未使用支持的实例大小，则系统将要求您更改实例。

方法 3：通过 SSH CLI 从终端连接

使用以下步骤使用 SSH CLI 建立连接。

对于此设置，请确保 AWS CLI安装了 AWS Command Line Interface (AWS CLI) 和会话管理器插件。

创建一个 shell 脚本（例如/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. 使脚本可执行：

    chmod +x /home/user/sagemaker_connect.sh

  2. 配置$HOME/.ssh/config以添加以下条目：

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

例如，PARTITION可以是aws。

如果您需要使用已命名的 AWS 凭据配置文件，请按如下方式更改代理命令：

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

  • 通过 SSH 连接或运行 SCP 命令：

ssh my_space_name_abc
scp file_abc my_space_name_abc:/tmp/