JupyterLab Administratorhandbuch - Amazon SageMaker KI

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JupyterLab Administratorhandbuch

Wichtig

Benutzerdefinierte IAM-Richtlinien, die es Amazon SageMaker Studio oder Amazon SageMaker Studio Classic ermöglichen, SageMaker Amazon-Ressourcen zu erstellen, müssen auch Berechtigungen zum Hinzufügen von Tags zu diesen Ressourcen gewähren. Die Berechtigung zum Hinzufügen von Tags zu Ressourcen ist erforderlich, da Studio und Studio Classic automatisch alle von ihnen erstellten Ressourcen taggen. Wenn eine IAM-Richtlinie Studio und Studio Classic das Erstellen von Ressourcen, aber kein Tagging erlaubt, können "AccessDenied" Fehler auftreten, wenn versucht wird, Ressourcen zu erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Stellen Sie Berechtigungen für das Taggen von KI-Ressourcen SageMaker bereit.

AWS verwaltete Richtlinien für Amazon SageMaker AIdie Berechtigungen zum Erstellen von SageMaker Ressourcen gewähren, beinhalten bereits Berechtigungen zum Hinzufügen von Tags beim Erstellen dieser Ressourcen.

In diesem Leitfaden für Administratoren werden SageMaker JupyterLab KI-Ressourcen beschrieben, z. B. die von Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS) und Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2). In den Themen wird auch gezeigt, wie Benutzerzugriff gewährt und die Speichergröße geändert werden kann.

Ein SageMaker JupyterLab KI-Bereich besteht aus den folgenden Ressourcen:

  • Ein eigenständiges Amazon EBS-Volume, das alle Daten speichert, z. B. den Code und die Umgebungsvariablen.

  • Die EC2 Amazon-Instance, auf der der Space ausgeführt wurde.

  • Das Image, das zur Ausführung verwendet wurde JupyterLab.

Anmerkung

Anwendungen haben keinen Zugriff auf das EBS-Volume anderer Anwendungen. Beispielsweise hat der auf Code-OSS basierende Code-Editor, Visual Studio Code — Open Source, keinen Zugriff auf das EBS-Volume für. JupyterLab Weitere Informationen zu EBS-Volumes finden Sie unter Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS).

Sie können die SageMaker Amazon-API verwenden, um Folgendes zu tun:

  • Ändern Sie die Standardspeichergröße des EBS-Volumes für Ihre Benutzer.

  • Ändern Sie die maximale Größe des EBS-Speichers

  • Geben Sie die Benutzereinstellungen für die Anwendung an. Sie können beispielsweise angeben, ob der Benutzer ein benutzerdefiniertes Bild oder ein Code-Repository verwendet.

  • Geben Sie den Typ der Support-Anwendung an.

Die Standardgröße des Amazon EBS-Volumes beträgt 5 GB. Sie können die Volumegröße auf ein Maximum von 16.384 GB erhöhen. Wenn Sie nichts tun, können Ihre Benutzer ihre Volumengröße auf 100 GB erhöhen. Die Volumengröße kann innerhalb eines Zeitraums von sechs Stunden nur einmal geändert werden.

Die mit der JupyterLab Anwendung verknüpften Kernel werden auf derselben EC2 Amazon-Instance ausgeführt, die auch ausgeführt wird JupyterLab. Wenn Sie einen Space erstellen, wird standardmäßig die neueste Version des SageMaker Distribution-Images verwendet. Weitere Informationen zu SageMaker Distribution-Images finden Sie unterSageMaker Richtlinien zur Unterstützung von Studio-Images.

Wichtig

Informationen zur Aktualisierung des Speicherplatzes für die Verwendung der neuesten Version des SageMaker AI Distribution Image finden Sie unterAktualisieren Sie das SageMaker AI-Distribution-Image.

Das Arbeitsverzeichnis Ihrer Benutzer innerhalb des Speichervolumes ist/home/sagemaker-user. Wenn Sie Ihren eigenen AWS KMS Schlüssel zur Verschlüsselung des Volumes angeben, wird alles im Arbeitsverzeichnis mit Ihrem vom Kunden verwalteten Schlüssel verschlüsselt. Wenn Sie keinen AWS KMS Schlüssel angeben, werden die /home/sagemaker-user darin enthaltenen Daten mit einem AWS verwalteten Schlüssel verschlüsselt. Unabhängig davon, ob Sie einen AWS KMS Schlüssel angeben, werden alle Daten außerhalb des Arbeitsverzeichnisses mit einem AWS verwalteten Schlüssel verschlüsselt.

In den folgenden Abschnitten werden Sie durch die Konfigurationen geführt, die Sie als Administrator vornehmen müssen.

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