本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。
# 使用 Amazon SageMaker Studio Lab 專案執行期
下列主題提供使用 Amazon SageMaker Studio Lab 執行期的相關資訊。在您可以使用 Studio Lab 專案執行期之前，您必須按照[加入 Amazon SageMaker Studio Lab](studio-lab-onboard.md)中的步驟加入使用 Studio Lab。
**Topics**
+ [Amazon SageMaker Studio Lab 使用者介面概觀](studio-lab-use-ui.md)
+ [建立或開啟 Amazon SageMaker Studio Lab 筆記本](studio-lab-use-create.md)
+ [使用 Amazon SageMaker Studio Lab 筆記本工具列](studio-lab-use-menu.md)
+ [管理您的環境](studio-lab-use-manage.md)
+ [在 Amazon SageMaker Studio Lab 中使用外部資源](studio-lab-use-external.md)
+ [取得筆記本差異](studio-lab-use-diff.md)
+ [將 Amazon SageMaker Studio Lab 環境匯出至 Amazon SageMaker Studio Classic](studio-lab-use-migrate.md)
+ [關閉 Studio Lab 資源](studio-lab-use-shutdown.md)
# Amazon SageMaker Studio Lab 使用者介面概觀
Amazon SageMaker Studio Lab 可擴展 JupyterLab 介面。先前的 JupyterLab 使用者會注意到 JupyterLab 和 Studio Lab 使用者介面 (包含工作區) 之間的相似性。如需基本 JupyterLab 介面的概觀，請參閱 [JupyterLab 介面](https://jupyterlab.readthedocs.io/en/latest/user/interface.html)。
下列影像顯示 Studio Lab，其中已開啟檔案瀏覽器，且出現 Studio Lab 啟動器。
![\[專案使用者介面的配置。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/studio-lab-ui.png)
您將在畫面頂端找到*功能表列*。*左側邊欄*包含可開啟檔案瀏覽器、資源瀏覽器和工具的圖示。*狀態列*位於 Studio Lab 左下角。
主要工作區域水平分割成兩個窗格。左窗格是*檔案和資源瀏覽器*。右窗格包含一或多個資源索引標籤，例如筆記本和終端機。
**Topics**
+ [左側邊欄](#studio-lab-use-ui-nav-bar)
+ [檔案和資源瀏覽器](#studio-lab-use-ui-browser)
+ [主要工作區域](#studio-lab-use-ui-work)
## 左側邊欄
左側邊欄包含下列圖示。將滑鼠游標移至圖示上時，工具提示會顯示圖示名稱。當您選擇圖示時，檔案和資源瀏覽器會顯示所描述的功能。對於階層式項目，瀏覽器頂端的可選頁面導覽路徑會顯示您在階層中的位置。
| 圖示 | Description |
| --- | --- |
| ![\[檔案瀏覽器圖示\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/icons/File_browser_squid@2x.png) | **檔案瀏覽器** 選擇**上傳檔案**圖示 (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/icons/File_upload_squid.png))，將檔案新增至 Studio Lab。 按兩下檔案，以在新索引標籤中開啟檔案。 若要開啟相鄰的檔案，請選擇包含筆記本、Python 或文字檔案的索引標籤，然後選擇**新增檔案檢視**。 在檔案瀏覽器頂端的功能表中，選擇加號 (**\$1**) 以開啟 Studio Lab 啟動器。 |
| ![\[執行終端機和核心圖示\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/icons/Running_squid@2x.png) | **執行終端機和核心** 您可以查看專案中正在執行的所有終端機和核心。如需詳細資訊，請參閱[關閉 Studio Lab 資源](studio-lab-use-shutdown.md)。 |
| ![\[Git 圖示\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/icons/Git_squid@2x.png) | **Git** 您可以連接到 Git 儲存庫，然後存取完整的 Git 工具和操作。如需詳細資訊，請參閱[在 Amazon SageMaker Studio Lab 中使用外部資源](studio-lab-use-external.md)。 |
| ![\[目錄圖示\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/icons/studio-lab-toc.png) | **目錄** 您可以存取目前 Jupyter 筆記本的目錄。 |
| ![\[延伸模組管理員圖示\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/icons/studio-lab-extension.png) | **擴充功能管理員** 您可以啟用和管理第三方 JupyterLab 擴充功能。 |
## 檔案和資源瀏覽器
檔案和資源瀏覽器會顯示筆記本和檔案的清單。在檔案瀏覽器頂端的功能表中，選擇加號 (**\$1**) 以開啟 Studio Lab 啟動器。啟動器可讓您建立筆記本或開啟終端機。
## 主要工作區域
主要工作區域具有多個索引標籤，其中包含您開啟的筆記本和終端機。
# 建立或開啟 Amazon SageMaker Studio Lab 筆記本
當您在 Amazon SageMaker Studio Lab 中建立筆記本，或在 Studio Lab 中開啟筆記本時，您必須選取一個筆記本核心。下列主題描述如何在 Studio Lab 中建立及開啟筆記本。
如需關閉筆記本的相關資訊，請參閱[關閉 Studio Lab 資源](studio-lab-use-shutdown.md)。
**Topics**
+ [開啟 Studio Lab 筆記本](#studio-lab-use-create-open)
+ [從檔案功能表建立筆記本](#studio-lab-use-create-file)
+ [從啟動器建立筆記本](#studio-lab-use-create-launcher)
## 開啟 Studio Lab 筆記本
Studio Lab 只能開啟 Studio Lab 檔案瀏覽器中列出的筆記本。若要從外部儲存庫把筆記本複製到檔案瀏覽器中，請參閱[在 Amazon SageMaker Studio Lab 中使用外部資源](studio-lab-use-external.md)。
**開啟筆記本**
1. 在左側邊欄中，選擇**檔案瀏覽器**圖示 (![\[Dark blue square icon with a white outline of a cloud and an arrow pointing upward.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/icons/File_browser_squid.png))，以顯示檔案瀏覽器。
1. 瀏覽至筆記本檔案，並按兩下該檔案，以在新索引標籤中開啟筆記本。
## 從檔案功能表建立筆記本
**從檔案功能表建立筆記本**
1. 從 Studio Lab 的目錄中，選取**檔案**、**新增**，然後選取**筆記本**。
1. 若要使用預設核心，請在**選取核心**對話方塊中選擇**選取**。此外，若要選取不同核心，請使用下拉式功能表。
## 從啟動器建立筆記本
**從啟動器建立筆記本**
1. 使用鍵盤快速鍵 `Ctrl + Shift + L` 開啟啟動器。
或者，您可以從左側邊欄開啟啟動器：選擇**檔案瀏覽器**圖示，然後選擇加號 (**\$1**) 圖示。
1. 若要使用來自啟動器的預設核心，請在**筆記本**下選擇 **default:Python**。否則，請選取一個不同核心。
選擇核心後，您的筆記本就會啟動，並在新的 Studio Lab 索引標籤中開啟。
若要檢視筆記本的核心工作階段，請在左側邊欄中選擇**執行終端機及核心**圖示 (![\[Square icon with a white outline of a cloud on a dark blue background.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/icons/Running_squid.png))。您可以從這個檢視中停止筆記本的核心工作階段。
# 使用 Amazon SageMaker Studio Lab 筆記本工具列
Amazon SageMaker Studio Lab 筆記本可擴展 JupyterLab 介面。如需基本 JupyterLab 介面的概觀，請參閱 [JupyterLab 介面](https://jupyterlab.readthedocs.io/en/latest/user/interface.html)。
以下影像顯示 Studio Lab 筆記本的工具列和空白儲存格。
![\[筆記本工具列配置，包含工具列圖示。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/studio-lab-menu.png)
將滑鼠游標移至工具列圖示上時，工具提示會顯示圖示功能。您可以在 Studio Lab 主功能表中找到其他筆記本命令。工具列包含下列圖示：
| 圖示 | Description |
| --- | --- |
| ![\[儲存和檢查點圖示。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/icons/studio-lab-save-and-checkpoint.png) | **儲存和檢查點** 儲存筆記本並更新檢查點檔案。 |
| ![\[插入儲存格圖示。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/icons/studio-lab-insert-cell.png) | **插入儲存格** 在目前儲存格下方插入程式碼儲存格。目前的儲存格會在左邊界以藍色垂直標記來註記。 |
| ![\[剪下、複製並貼上儲存格圖示。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/icons/studio-lab_cut_copy_paste.png) | **剪下、複製並貼上儲存格** 剪下、複製和貼上選取的儲存格。 |
| ![\[執行儲存格圖示。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/icons/studio-lab-run.png) | **執行儲存格** 執行選取的儲存格。最後一個選取儲存格之後的儲存格會成為新的選取儲存格。 |
| ![\[中斷核心圖示。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/icons/studio-lab-interrupt-kernel.png) | **中斷核心** 中斷取消目前執行中操作的核心。核心會保持作用中狀態。 |
| ![\[重新啟動核心圖示。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/icons/studio-lab-restart-kernel.png) | **重新啟動核心** 重新啟動核心。變數會重設。未儲存的資訊不會受到影響。 |
| ![\[重新啟動核心並重新執行筆記本圖示。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/icons/studio-lab-restart-rerun-kernel.png) | **重新啟動核心並重新執行筆記本** 重新啟動核心。變數會重設。未儲存的資訊不會受到影響。然後重新執行整個筆記本。 |
| ![\[儲存格類型圖示。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/icons/studio-lab_cell.png) | **儲存格類型** 顯示或變更目前的儲存格類型。儲存格類型為： [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/studio-lab-use-menu.html) |
| ![\[檢查點差異圖示。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/icons/studio-lab-checkpoint-diff.png) | **檢查點差異** 開啟新索引標籤，顯示筆記本與檢查點檔案之間的差異。如需詳細資訊，請參閱[取得筆記本差異](studio-lab-use-diff.md)。 |
| ![\[Git 差異圖示。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/icons/studio-lab-git-diff.png) | **Git 差異** 只有從 Git 儲存庫開啟筆記本時才會啟用。開啟新索引標籤，顯示筆記本與上次 Git 遞交之間的差異。如需詳細資訊，請參閱[取得筆記本差異](studio-lab-use-diff.md)。 |
| **default** | **核心** 顯示或變更在筆記本中處理儲存格的核心。 `No Kernel` 表示筆記本在未指定核心的情況下開啟。您可以編輯筆記本，但無法執行任何儲存格。 |
| ![\[核心忙碌狀態圖示。\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/icons/studio-lab-kernel.png) | **核心忙碌狀態** 透過將圓形的邊緣和其內部顯示為相同顏色，顯示核心的忙碌狀態。核心在啟動時和處理儲存格時都會處於忙碌狀態。其他核心狀態會在 Studio Lab 左下角的狀態列中顯示。 |
# 管理您的環境
Amazon SageMaker Studio Lab 為您的 Studio Lab 筆記本執行個體提供預先安裝的環境。環境允許您以希望使用的套件啟動 Studio Lab 筆記本執行個體。在環境中安裝套件，然後選取該環境做為核心即可達成此目標。
Studio Lab 已為您預先安裝各種環境。如果希望使用已包含許多機器學習 (ML) 工程師和資料科學家常用熱門套件的全受管環境，您通常會想要使用 `sagemaker-distribution` 環境。否則，如果您想要環境的持久性自訂項目，您可以使用 `default` 環境。如需預先安裝的 Studio Lab 可用環境的詳細資訊，請參閱[Studio Lab 預先安裝環境](studio-lab-environments.md)。
您可以透過在環境中新增套件 (或程式庫) 來自訂環境。您還可以從 Studio Lab 建立新環境、匯入相容環境、重設環境以建立空間等等。
下列命令適用於在 Studio Lab 終端機中執行。不過，在安裝套件時，強烈建議您將其安裝在 Studio Lab Jupyter 筆記本內。這可確保套件安裝在預期環境中。若要在 Jupyter 筆記本中執行命令，請在執行儲存格前，為命令加上 `%` 字首。例如，終端機中的程式碼片段 `pip list` 與 Jupyter 筆記本中的 `%pip list` 相同。
下列各節提供 `default` Conda 環境、如何自訂，以及如何新增和移除 Conda 環境的相關資訊。如需可安裝到 Studio Lab 中的範例環境清單，請參閱[建立自訂 Conda 環境](https://github.com/aws/studio-lab-examples/tree/main/custom-environments)。要將這些範例環境 YAML 文件與 Studio Lab 搭配使用，請參閱[步驟 4：在 Studio Classic 中安裝您的 Studio Lab Conda 環境](studio-lab-use-migrate.md#studio-lab-use-migrate-step4)。
**Topics**
+ [您的預設環境](#studio-lab-use-manage-conda-default)
+ [檢視環境](#studio-lab-use-view-conda-envs)
+ [建立、啟用和使用新的 Conda 環境](#studio-lab-use-manage-conda-new-conda)
+ [使用範例 Studio Lab 環境](#studio-lab-use-manage-conda-sample)
+ [自訂您的環境](#studio-lab-use-manage-conda-default-customize)
+ [重新整理 Studio Lab](#studio-lab-use-manage-conda-reset)
## 您的預設環境
Studio Lab 使用 Conda 環境來封裝執行筆記本所需的軟體套件。您的專案包含名為 `default` 的預設 conda 環境，並使用 [IPython 核心](https://ipython.readthedocs.io/en/stable/)。此環境可做為 Jupyter 筆記本的預設核心。
## 檢視環境
若要檢視 Studio Lab 中的環境，您可以使用終端機或 Jupyter 筆記本。下列命令將適用於 Studio Lab 終端機。如果您想要在 Jupyter 筆記本中執行對應的命令，請參閱[管理您的環境](#studio-lab-use-manage)。
開啟**檔案瀏覽器**面板 (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/folder.png))，選擇檔案瀏覽器頂端選單中的加號 (**\$1**) 以開啟**啟動器**，然後選擇**終端機**，即可開啟 Studio Lab。從 Studio Lab 終端機，透過執行下列命令列出 Conda 環境。
```
conda env list
```
此命令會輸出 Conda 環境及其在檔案系統中的位置清單。當您登入 Studio Lab 時，將會自動啟動 `studiolab` Conda 環境。下列是您登入後所列出環境的範例。
```
# conda environments:
#
default /home/studio-lab-user/.conda/envs/default
studiolab * /home/studio-lab-user/.conda/envs/studiolab
studiolab-safemode /opt/amazon/sagemaker/safemode-home/.conda/envs/studiolab-safemode
base /opt/conda
sagemaker-distribution /opt/conda/envs/sagemaker-distribution
```
`*` 會標記已啟用的環境。
## 建立、啟用和使用新的 Conda 環境
如果想要針對不同的使用案例維護多個環境，您可以在專案中建立新的 Conda 環境。下列各節示範如何建立和啟用新的 Conda 環境。有關顯示如何建立自訂環境的 Jupyter 筆記本，請參閱[在 SageMaker 工作室實驗室中設置自訂環境](https://github.com/aws/studio-lab-examples/blob/main/custom-environments/custom_environment.ipynb)。
**注意**
維護多個環境會根據可用的 Studio Lab 記憶體進行計數。
**建立 Conda 環境**
若要建立 Conda 環境，請從終端機執行下列 Conda 命令。此範例使用 Python 3.9 建立新環境。
```
conda create --name python=3.9
```
建立 Conda 環境後，您可以在環境清單中檢視環境。如需如何檢視環境清單的更多資訊，請參閱[檢視環境](#studio-lab-use-view-conda-envs)。
**啟用 Conda 環境**
若要啟用任何 Conda 環境，請在終端機中執行下列命令。
```
conda activate
```
執行此命令時，任何使用 Conda 或 pip 安裝的套件皆已安裝在環境中。如需安裝套件的跟多資訊，請參閱[自訂您的環境](#studio-lab-use-manage-conda-default-customize)。
**使用 Conda 環境**
1. 若要將新的 Conda 環境與筆記本搭配使用，請確保環境中已安裝 `ipykernel` 套件。
```
conda install ipykernel
```
1. 環境中已安裝 `ipykernel` 套件後，您可以選取該環境做為筆記本的核心。
您可能需要重新啟動 JupyterLab，才能查看以核心形式提供的環境。這可以透過在 Studio Lab 開啟專案的頂端功能表中選擇 **Amazon SageMaker Studio Lab**，然後選擇**重新啟動 JupyterLab…** 來完成。
1. 您可以為現有筆記本或在建立新筆記本時選擇核心。
+ 對於現有的筆記本：開啟筆記本，然後從頂端功能表右側選擇目前的核心。您可以從下拉式功能表中選擇要使用的核心。
+ 對於新的筆記本：開啟 Studio Lab 啟動器，然後在**筆記本**下選擇核心。這將開啟筆記本，其中包含您選擇的核心。
如需 Studio Lab 使用者介面的概觀，請參閱[Amazon SageMaker Studio Lab 使用者介面概觀](studio-lab-use-ui.md)。
## 使用範例 Studio Lab 環境
Studio Lab 透過 [SageMaker Studio Lab 範例](https://github.com/aws/studio-lab-examples)儲存庫提供範例自訂環境。以下示範如何複製和建置這些環境。
1. 依照[使用 GitHub 資源](studio-lab-use-external.md#studio-lab-use-external-clone-github)中的指示，複製 SageMaker Studio實驗室範例 GitHub 儲存庫。
1. 在 Studio Lab 中，選擇左側選單中的**檔案瀏覽器**圖示 (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/folder.png))，讓**檔案瀏覽器**面板在左側顯示。
1. 導覽至檔案瀏覽器中的 `studio-lab-examples/custom-environments` 目錄。
1. 開啟您想要建置的環境目錄。
1. 在資料夾中的 `.yml` 檔案上按一下滑鼠右鍵，然後選取**建置 Conda 環境**。
1. Conda 環境已完成建置後，您現在可以將該環境做為核心使用。如需如何使用現有環境做為核心的指示，請參閱[建立、啟用和使用新的 Conda 環境](#studio-lab-use-manage-conda-new-conda)
## 自訂您的環境
您可以視需要安裝和移除擴充功能及套件，以自訂您的環境。Studio Lab 隨附已預先安裝套件的環境，並使用可節省時間和記憶體的現有環境，因為預先安裝的套件不會計入可用的 Studio Lab 記憶體中。如需預先安裝的 Studio Lab 可用環境的詳細資訊，請參閱[Studio Lab 預先安裝環境](studio-lab-environments.md)。
`default` 環境上安裝的任何延伸模組和套件都會在您的專案中持續存在。也就是說，您不需要為每個專案執行時期工作階段安裝套件。但是，已安裝在 `sagemaker-distribution` 環境中的擴充功能和套件將不會持續存在，您將需要在下一個工作階段期間安裝新套件。因此，強烈建議您在筆記本中安裝套件，以確保套件安裝在預期環境中。
若要檢視您的環境，請執行命令 `conda env list`。
若要啟用您的環境，請執行命令 `conda activate `。
若要檢視環境中的套件，請執行命令 `conda list`。
**安裝套件**
強烈建議在 Jupyter 筆記本中安裝套件，以確保您的套件安裝在預期環境中。若要從 Jupyter 筆記本將其他套件安裝至您的環境中，請在 Jupyter 筆記本的儲存格中執行下列其中一個命令。這些命令會在目前已啟用的環境中安裝套件。
+ `%conda install `
+ `%pip install `
我們不建議使用 `!pip` 或 `!conda` 命令，因為當您有多個環境時，它們可能會以非預期的方式運作。
在環境中安裝新套件後，您可能需要重新啟動核心，以確保套件可在筆記本中正常運作。這可以透過在 Studio Lab 開啟專案的頂端功能表中選擇 **Amazon SageMaker Studio Lab**，然後選擇**重新啟動 JupyterLab…** 來完成。
**移除套件**
若要移除套件，請執行命令
```
%conda remove
```
此命令同樣將移除任何遵循 `` 的套件，除非可以在沒有相依項的情況下找到替代套件。
若要移除環境中的所有套件，請執行命令
```
conda deactivate
&& conda env remove --name
```
## 重新整理 Studio Lab
若要重新整理 Studio Lab，請移除所有環境和檔案。
1. 列出所有 Conda 環境。
```
conda env list
```
1. 啟動基礎環境。
```
conda activate base
```
1. 除了基礎之外，請移除 Conda 環境清單中的每個環境。
```
conda remove --name --all
```
1. 刪除 Studio Lab 中的所有檔案。
```
rm -rf *.*
```
# 在 Amazon SageMaker Studio Lab 中使用外部資源
使用 Amazon SageMaker Studio Lab，您可以從 Git 儲存庫和 Amazon S3 整合外部資源，例如 Jupyter 筆記本和資料。您還可以在 GitHub 儲存庫和筆記本中新增**在 Studio Lab 中開啟**按鈕。此按鈕可讓您直接從 Studio Lab 複製筆記本。
下列主題說明如何整合外部資源。
**Topics**
+ [使用 GitHub 資源](#studio-lab-use-external-clone-github)
+ [新增**在 Studio Lab 中開啟**按鈕至您的筆記本](#studio-lab-use-external-add-button)
+ [從電腦匯入檔案](#studio-lab-use-external-import)
+ [連接至 Amazon S3](#studio-lab-use-external-s3)
## 使用 GitHub 資源
Studio Lab 提供與 GitHub 整合。有了這項整合，您可以將筆記本和儲存庫直接複製到您的 Studio Lab 專案。
下列主題提供如何將 Studio Lab 與 GitHub 資源搭配使用的相關資訊。
### Studio Lab 範例筆記本
若要開始使用為 Studio Lab 量身打造的範例筆記本儲存庫，請參閱 [Studio Lab 範例筆記本](https://github.com/aws/studio-lab-examples#sagemaker-studio-lab-sample-notebooks)。
此儲存庫提供下列使用案例等的筆記本。
+ 電腦視覺
+ 連線至 AWS
+ 建立自訂環境
+ 地理空間資料分析
+ 自然語言處理
+ 使用 R
### 複製 GitHub 儲存庫
若要將 GitHub 儲存庫複製到您的 Studio Lab 專案，請遵循下列步驟。
1. 啟動您的 Studio Lab 專案執行期。如需啟動 Studio Lab 專案執行期的詳細資訊，請參閱[啟動專案執行期](studio-lab-manage-runtime.md#studio-lab-manage-runtime-start)。
1. 在 Studio Lab 中，選擇左側選單上的**檔案瀏覽器**圖示 (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/folder.png))，使**檔案瀏覽器**面板顯示在左側。
1. 選擇檔案搜尋列下方的檔案圖示，導覽至您的使用者目錄。
1. 從左側選單中選取 **Git** 圖示 (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/git.png))，以開啟新的下拉式選單。
1. 選擇**複製儲存庫**。
1. 將儲存庫 URL 貼到 **Git 儲存庫 URL (.git)** 下。
1. 選取**複製**。
### 從 GitHub 複製個別筆記本
若要在 Studio Lab 中開啟筆記本，您必須能夠存取筆記本所在的儲存庫。下列範例說明各種情況下的 Studio Lab 許可相關行為。
+ 如果儲存庫為公有，您可以從 Studio Lab 預覽頁面將筆記本自動複製到您的專案中。
+ 如果儲存庫為私有，系統會提示您從 Studio Lab 預覽頁面登入 GitHub。如果您能夠存取私有儲存庫，則可以將筆記本複製到您的專案中。
+ 如果您無法存取私有儲存庫，則無法從 Studio Lab 預覽頁面複製筆記本。
以下章節顯示兩種選項，供您在 Studio Lab 專案中複製 GitHub 筆記本。這些選項取決於筆記本電腦是否具有**在 Studio Lab 中開啟**的按鈕。
#### 選項 1：使用**在 Studio Lab 中開啟**按鈕複製筆記本
下列程序示範如何複製具有**在 Studio Lab 中開啟**按鈕的筆記本。如果要將此按鈕新增到筆記本，請參閱[新增**在 Studio Lab 中開啟**按鈕至您的筆記本](#studio-lab-use-external-add-button)。
1. 請遵循 [登入 Studio Lab](studio-lab-onboard.md#studio-lab-onboard-signin) 中的步驟登入 Studio Lab。
1. 在新的瀏覽器標籤中，導覽至您要複製的 GitHub 筆記本。
1. 在筆記本中，選取**在 Studio Lab 中開啟**按鈕按鈕，以在 Studio Lab 中開啟具有筆記本預覽的新頁面。
1. 如果您的專案執行期尚未執行，請選擇預覽頁面頂端的**啟動執行期**按鈕加以啟動。等待執行期開始後，再進行後續步驟。
1. 專案執行期啟動之後，請選取**複製到專案**，以在新的瀏覽器標籤中開啟專案執行期。
1. 在**複製自 GitHub？** 對話方塊中，選取**僅複製筆記本**。這會將筆記本檔案複製到您的專案。
#### 選項 2：複製任何 GitHub 筆記本
下列程序示範如何從 GitHub 複製任何筆記本。
1. 導覽至 GitHub 中的筆記本。
1. 在瀏覽器網址列中，修改筆記本 URL，如下所示。
```
# Original URL
https://github.com/
# Modified URL
https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/
```
1. 導覽至已修改的 URL。這會在 Studio Lab 中開啟筆記本的預覽。
1. 如果您的專案執行期尚未執行，請選擇預覽頁面頂端的**啟動執行期**按鈕加以啟動。等待執行期開始後，再進行後續步驟。
1. 專案執行期啟動之後，請選取**複製到專案**，以在新的瀏覽器標籤中開啟專案執行期。
1. 在**複製自 GitHub？** 對話方塊中，選取**僅複製筆記本**，將筆記本檔案複製到您的專案。
## 新增**在 Studio Lab 中開啟**按鈕至您的筆記本
當您將**在 Studio Lab 中開啟**按鈕新增至筆記本時，其他人可以直接將您的筆記本或儲存庫複製到他們的 Studio Lab 專案。如果您在公有 GitHub 儲存庫中共用筆記本，則您的內容將可公開讀取。請勿在筆記本中共用私有內容，例如 AWS 存取金鑰或 AWS Identity and Access Management 登入資料。
若要將功能性**在 Studio Lab 中開啟**按鈕新增至 Jupyter 筆記本或儲存庫，請將下列 Markdown 新增至筆記本或儲存庫的頂端。
```
[](https://studiolab.sagemaker.aws/import/github/)
```
## 從電腦匯入檔案
下列步驟顯示如何從您的電腦將檔案匯入到 Studio Lab 專案。
1. 開啟 Studio Lab 專案執行期。
1. 開啟**檔案瀏覽器**面板。
1. 在**檔案瀏覽器**面板的動作列中，選取**上傳檔案**按鈕。
1. 選取您要上傳於本機機器的檔案。
1. 選取**開啟**。
或者，您可以將檔案從電腦拖放到**檔案瀏覽器**面板。
## 連接至 Amazon S3
AWS CLI 可在您的 Studio Lab 專案中啟用 AWS 整合。透過此整合，您可以從 Amazon S3 提取資源以搭配 Jupyter 筆記本使用。
若要 AWS CLI 搭配 Studio Lab 使用 ，請完成下列步驟。如需概述此整合的筆記本，請參閱[搭配使用 Studio Lab 與 AWS 資源](https://github.com/aws/studio-lab-examples/blob/main/connect-to-aws/Access_AWS_from_Studio_Lab.ipynb)。
1. 在[安裝或更新最新版本的 AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html)中 安裝 AWS CLI 下列步驟。
1. 遵循[快速](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-quickstart.html)設定中的 步驟來設定您的 AWS 登入資料。您 AWS 帳戶的角色必須具有存取您從中複製資料的 Amazon S3 儲存貯體的許可。
1. 從 Jupyter 筆記本，視需要從 Amazon S3 儲存貯體複製資源。下列命令示範如何從 Amazon S3 路徑複製所有資源到您的專案。如需詳細資訊，請參閱 [AWS CLI 命令參考](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/s3/cp.html)。
```
!aws s3 cp s3://// / --recursive
```
# 取得筆記本差異
您可以使用 Amazon SageMaker Studio Lab 專案使用者介面，顯示目前筆記本與上一個檢查點或上次 Git 遞交之間的差異。
**Topics**
+ [取得上一個檢查點之間的差異](#studio-lab-use-diff-checkpoint)
+ [取得上次遞交之間的差異](#studio-lab-use-diff-git)
## 取得上一個檢查點之間的差異
當您建立筆記本時，會建立符合筆記本的隱藏檢查點檔案。您可以檢視筆記本與檢查點檔案之間的變更，或是還原筆記本以與檢查點檔案相符。
若要儲存 Studio Lab 筆記本並更新檢查點檔案以相符：選擇**儲存筆記本並建立檢查點**圖示 (![\[Icon of a cloud with an arrow pointing upward, representing cloud upload functionality.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/icons/Notebook_save.png))。該圖示位於 Studio Lab 選單的左側。**儲存筆記本並建立檢查點**的鍵盤快速鍵為 `Ctrl + s`。
若要檢視 Studio Lab 筆記本與檢查點檔案之間的變更：選擇位於 Studio Lab 功能表中央的**檢查點差異**圖示 (![\[Camera icon representing image capture or photo functionality.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/icons/Checkpoint_diff.png))。
若要將 Studio Lab 筆記本還原至檢查點檔案：在 Studio Lab 主選單中，選擇**檔案**，然後選擇**將筆記本還原至檢查點**。
## 取得上次遞交之間的差異
如果筆記本是從 Git 儲存庫開啟的，您可以檢視筆記本與上次 Git 遞交之間的差異。
若要檢視筆記本自上次 Git 遞交以來的變更：選擇筆記本功能表中央的 **Git 差異**圖示 (![\[GitHub icon representing version control and source code management.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/icons/Git_diff.png))。
# 將 Amazon SageMaker Studio Lab 環境匯出至 Amazon SageMaker Studio Classic
Amazon SageMaker Studio Classic 提供許多適用於機器學習和深度學習工作流程的功能，這些功能在 Amazon SageMaker Studio Lab 中無法使用。本頁面展示如何將 Studio Lab 環境遷移至 Studio Classic，以利用更多運算容量、儲存體和功能。但是，您可能想要熟悉 Studio Classic 的預先建置容器，這些容器已針對完整 MLOP 管道最佳化。如需詳細資訊，請參閱[Amazon SageMaker Studio Lab](studio-lab.md)
若要將您的 Studio Lab 環境遷移至 Studio Classic，您必須先遵循 [Amazon SageMaker AI 網域概觀](gs-studio-onboard.md)中的步驟加入 Studio Classic。
**Topics**
+ [步驟 1：匯出 Studio Lab Conda 環境](#studio-lab-use-migrate-step1)
+ [步驟 2：儲存 Studio Lab 成品](#studio-lab-use-migrate-step2)
+ [步驟 3：將您的 Studio Lab 成品匯入至 Studio Classic](#studio-lab-use-migrate-step3)
+ [步驟 4：在 Studio Classic 中安裝您的 Studio Lab Conda 環境](#studio-lab-use-migrate-step4)
## 步驟 1：匯出 Studio Lab Conda 環境
透過遵循 [管理您的環境](studio-lab-use-manage.md) 中的步驟，您可以匯出 Conda 環境，並將程式庫或套件新增至環境。下列範例示範如何使用要匯出至 Studio Classic 的 `default` 環境。
1. 開啟**檔案瀏覽器**面板 (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/folder.png))，選擇檔案瀏覽器頂端選單中的加號 (**\$1**) 以開啟**啟動器**，然後選擇**終端機**，即可開啟 Studio Lab。從 Studio Lab 終端機，透過執行下列命令列出 Conda 環境。
```
conda env list
```
此命令會輸出 Conda 環境及其在檔案系統中的位置清單。當您加入 Studio Lab 時，會自動啟動 `studiolab` Conda 環境。
```
# conda environments: #
default /home/studio-lab-user/.conda/envs/default
studiolab * /home/studio-lab-user/.conda/envs/studiolab
studiolab-safemode /opt/amazon/sagemaker/safemode-home/.conda/envs/studiolab-safemode
base /opt/conda
```
我們建議您不要匯出 `studiolab`、`studiolab-safemode`、和 `base` 環境。這些環境在 Studio Classic 中無法使用的原因如下：
+ `studiolab`：這會為 Studio Lab 設定 JupyterLab 環境。Studio Lab 執行與 Studio Classic 不同的 JupyterLab 主要版本，因此無法在 Studio Classic 中使用。
+ `studiolab-safemode`：這同樣會為 Studio Lab 設定 JupyterLab 環境。Studio Lab 執行與 Studio Classic 不同的 JupyterLab 主要版本，因此無法在 Studio Classic 中使用。
+ `base`：此環境預設為具備 Conda。Studio Lab 中的 `base` 環境和 Studio Classic 中的 `base` 環境具有許多套件的不相容版本。
1. 針對您要遷移至 Studio Classic 的 conda 環境，請先啟用 conda 環境。然後，安裝或從中移除新的程式庫時，`default` 環境就會變更。若要取得環境的確切狀態，請使用命令列將其匯出至 YAML 檔案。下列命令列會將預設環境匯出至 YAML 檔案，並建立名為 `myenv.yml` 的檔案。
```
conda activate default
conda env export > ~/myenv.yml
```
## 步驟 2：儲存 Studio Lab 成品
現在您已將環境儲存於 YAML 檔案，您可以將環境檔案移至任何平台。
------
#### [ Save to a local machine using Studio Lab GUI ]
**注意**
目前無法提供在目錄上按一下滑鼠右鍵，從 Studio Lab GUI 下載目錄的功能。如果您想要匯出目錄，請遵循以下步驟使用**儲存至 Git 儲存庫**索引標籤。
其中一個選項是將環境儲存至本機機器。若要執行此操作，請使用下列程序。
1. 在 Studio Lab 中，選擇左側選單上的**檔案瀏覽器**圖示 (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/folder.png))，使**檔案瀏覽器**面板顯示在左側。
1. 選擇檔案搜尋列下方的檔案圖示，導覽至您的使用者目錄。
1. 選擇 (按一下滑鼠右鍵) `myenv.yml` 檔案，然後選擇**下載**。您可以針對想要匯入至 Studio Classic 的其他檔案重複此程序。
------
#### [ Save to a Git repository ]
另一種選項是將您的環境儲存至 Git 儲存庫。此選項使用 GitHub 做為範例。這些步驟需要 GitHub 帳戶和儲存庫。如需詳細資訊，請造訪 [GitHub](https://github.com/)。下列程序示範如何使用 Studio Lab 終端機同步您的內容與 GitHub。
1. 從 Studio Lab 終端機，導覽至您的使用者目錄，並建立包含要匯出的檔案的新目錄。
```
cd ~
mkdir
```
1. 建立新目錄後，複製想要匯出至 `` 的任何檔案或目錄。
使用下列程式碼格式複製檔案：
```
cp
```
例如：以 `` 取代 `myenv.yml`。
使用下列程式碼格式複製任何目錄：
```
cp -r
```
例如，以使用者目錄中的任何目錄名稱取代 ``。
1. 導覽到新目錄，並使用下列命令將目錄初始化為 Git 儲存庫。如需詳細資訊，請參閱 [git-init 文件](https://git-scm.com/docs/git-init)。
```
cd
git init
```
1. 使用 Git，新增所有相關檔案，然後提交變更。
```
git add .
git commit -m ""
```
例如：以 `` 取代 `Add Amazon SageMaker Studio Lab artifacts to GitHub repository to migrate to Amazon SageMaker Studio Classic `。
1. 將遞交推送至遠端儲存庫。此儲存庫的格式為 `https://github.com// .git`，其中 `` 是您的 GitHub 使用者名稱，而 `` 是您的遠端儲存庫名稱。建立分支 `` 以將內容推送至 GitHub 儲存庫。
```
git branch -M
git remote add origin https://github.com//.git
git push -u origin
```
------
## 步驟 3：將您的 Studio Lab 成品匯入至 Studio Classic
下列程序展示如何將成品匯入至 Studio Classic。透過主控台使用特徵存放區的指示取決於您是否已啟用 Studio 或 Studio Classic 作為預設體驗。如需透過主控台存取 Studio Classic 的資訊，請參閱[如果 Studio 是您的預設體驗，請啟動 Studio Classic](studio-launch.md#studio-launch-console-updated)。
從 Studio Classic 中，您可以從本機電腦或從 Git 儲存庫匯入檔案。您可以使用 Studio Classic GUI 或終端機執行此動作。下列程序使用 [步驟 2：儲存 Studio Lab 成品](#studio-lab-use-migrate-step2) 的範例。
------
#### [ Import using the Studio Classic GUI ]
如果將檔案儲存至本機電腦，您可以使用下列步驟將檔案匯入至 Studio Classic。
1. 開啟 Studio Classic 左上方的**檔案瀏覽器** (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/folder.png)) 面板。
1. 選擇**檔案瀏覽器**面板頂端功能表上的**上傳檔案**圖示 (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/icons/File_upload_squid.png))。
1. 導覽至您要匯入的檔案，然後選擇**開啟**。
**注意**
若要將目錄匯入至 Studio Classic，首先請將本機電腦上的目錄壓縮至檔案。在 Mac 中，在目錄上按一下滑鼠右鍵，然後選擇**壓縮 "**"**。在 Windows 中，在目錄上按一下滑鼠右鍵，選擇**傳送到**，然後選擇**壓縮的 (已壓縮) 資料夾**。壓縮目錄之後，請使用上述步驟匯入已壓縮的檔案。透過導覽到 Studio Classic 終端機並執行命令 `.zip` 來解壓縮已壓縮的檔案。
------
#### [ Import using a Git repository ]
此範例提供如何將 GitHub 儲存庫複製至 Studio 的兩個選項。您可以透過選擇 Studio Classic 左側的 **Git** (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/git.png)) 索引標籤來使用 Studio Classic GUI。選擇**複製儲存庫**，然後從 [步驟 2：儲存 Studio Lab 成品](#studio-lab-use-migrate-step2) 貼上您的 GitHub 儲存庫 URL。另一個選項是使用下列程序來使用 Studio Classic 終端機。
1. 開啟 Studio Classic **啟動器**。如需開啟**啟動器**的詳細資訊，請參閱 [Amazon SageMaker Studio Classic 啟動器](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-launcher.html)。
1. 在**啟動器**的**筆記本和運算資源**區段中，選擇**變更環境**。
1. 在 Studio Classic 中，開啟**啟動器**。若要開啟**啟動器**，請選擇 Studio Classic 左上角的 **Amazon SageMaker Studio Classic**。
若要了解開啟**啟動器**的所有可用方法，請參閱[使用 Amazon SageMaker Studio Classic 啟動器](studio-launcher.md)。
1. 在**變更環境**對話方塊中，使用**映像**下拉式清單選取**資料科學**映像，然後選擇**選取**。此映像隨附預先安裝的 Conda。
1. 在 Studio Classic **啟動器**中，選擇**開啟映像終端機**。
1. 從映像終端機，執行下列命令以複製儲存庫。此命令會在您的 Studio Classic 執行個體中建立以 `` 命名的目錄，並複製該儲存庫中的成品。
```
git clone https://github.com//.git
```
------
## 步驟 4：在 Studio Classic 中安裝您的 Studio Lab Conda 環境
您現在可以在 Studio Classic 執行個體中使用 YAML 檔案來重新建立您的 Conda 環境。開啟 Studio Classic **啟動器**。如需開啟**啟動器**的詳細資訊，請參閱 [Amazon SageMaker Studio Classic 啟動器](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-launcher.html)。從**啟動器**中，選擇**開啟映像終端機**。在終端機中，導覽至包含 YAML 檔案的目錄，然後執行下列命令。
```
conda env create --file .yml
conda activate
```
完成這些命令後，您可以選取環境做為 Studio Classic 筆記本執行個體的核心。若要檢視可用環境，請執行 `conda env list`。若要啟動您的環境，請執行 `conda activate `。
# 關閉 Studio Lab 資源
您可以從 Studio Lab 環境中的一個位置檢視和關閉執行中的 Amazon SageMaker Studio Lab 資源。執行中資源類型包括終端機和核心。您還可以同時關閉某個資源類別的所有資源。
關閉屬於資源類型的所有資源時，會發生下列情況：
+ **核心** — 所有核心、筆記本和主控台都會關閉。
+ **終端機** — 所有終端機都會關閉。
**關閉 Studio Lab 資源**
1. 啟動您的 Studio Lab 專案執行期。如需啟動 Studio Lab 專案執行期的詳細資訊，請參閱[啟動專案執行期](studio-lab-manage-runtime.md#studio-lab-manage-runtime-start)。
1. 選擇左側導覽窗格上的**執行終端機和核心**圖示 (![\[Square icon with a white outline of a cloud on a dark blue background.\]](http://docs.aws.amazon.com/zh_tw/sagemaker/latest/dg/images/icons/Running_squid.png))。
1. 選擇您要關閉之資源右側的 **X** 符號。將游標暫留在資源上，即可檢視 **X** 符號。
1. (選用) 您可以選擇資源類型名稱右側的**全部關閉**，以關閉給定資源類型的所有資源。