自訂 Amazon SageMaker Studio Classic

使用您自己的 SageMaker 映像檔：SageMaker 映像檔是一個檔案，可識別在 Amazon SageMaker Studio Classic 中執行 Jupyter 筆記本所需的核心、語言套件和其他相依性。Amazon SageMaker AI 提供許多內建映像供您使用。如果您需要不同的功能，您可以自帶自訂映像至 Studio Classic。

搭配 Amazon SageMaker Studio Classic 使用生命週期組態：生命週期組態是由 Amazon SageMaker Studio Classic 生命週期事件觸發的 Shell 指令碼，例如啟動新的 Studio Classic 筆記本。您可以使用生命週期組態，為您的 Studio Classic 環境自動化自訂。例如，您可以安裝自訂套件、設定筆記本擴充功能、預先載入資料集，以及設定原始程式碼儲存庫。

將建議的 Git 儲存庫連接至 Studio Classic：您可以在 Amazon SageMaker AI 網域或使用者設定檔層級連接建議的 Git 儲存庫網址。然後，您可以從建議清單中選擇儲存庫 URL，然後使用 Studio Classic 中的 Git 擴展將其複製到您的環境中。

將 Conda 環境保存到 Studio Classic Amazon EFS 磁碟區：Studio Classic 使用 Amazon EFS 磁碟區做為持久性儲存層。您可以將 Conda 環境儲存在此 Amazon EFS 磁碟區上，然後使用儲存的環境建立核心。Studio Classic 會自動選取 Amazon EFS 中儲存的所有有效環境，做為 KernelGateway 核心。這些核心通過核心、應用程式和 Studio Classic 的重新啟動而保存。如需詳細資訊，請參閱在 Amazon SageMaker Studio Classic 筆記本中管理 Python 套件的四種方法中的將 Conda 環境保存到 Studio Classic EFS 磁碟區一節。