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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 Genehmigung 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 Taggen erlaubt, können "AccessDenied" Fehler auftreten, wenn versucht wird, Ressourcen zu erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter Stellen Sie Berechtigungen für das Taggen von Ressourcen SageMaker bereit.
AWS Verwaltete Richtlinien für Amazon SageMakerdie 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 Ressourcen beschrieben, z. B. die von Amazon Elastic Block Store (AmazonEBS) und Amazon Elastic Compute Cloud (AmazonEC2). In den Themen wird auch gezeigt, wie Benutzerzugriff gewährt und die Speichergröße geändert werden kann.
Ein SageMaker JupyterLab Space besteht aus den folgenden Ressourcen:
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Ein eigenes EBS Amazon-Volume, das alle Daten speichert, z. B. den Code und die Umgebungsvariablen.
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Die EC2 Amazon-Instance, auf der der Space ausgeführt wurde.
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Das zur Ausführung verwendete Image JupyterLab.
Anmerkung
Anwendungen haben keinen Zugriff auf das EBS Volumen anderer Anwendungen. Zum Beispiel hat der Code Editor, der auf Code-OSS, Visual Studio Code - Open Source basiert, keinen Zugriff auf das EBS Volume für JupyterLab. Weitere Informationen zu EBS Volumes finden Sie unter Amazon Elastic Block Store (AmazonEBS).
Sie können Amazon verwenden SageMaker API, um Folgendes zu tun:
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Ändern Sie die Standardspeichergröße des EBS Volumes für Ihre Benutzer.
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Ändern Sie die maximale Größe des EBS Speichers
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Geben Sie die Benutzereinstellungen für die Anwendung an. Sie können beispielsweise angeben, ob der Benutzer ein benutzerdefiniertes Bild oder ein Code-Repository verwendet.
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Geben Sie den Typ der Support-Anwendung an.
Die Standardgröße des EBS Amazon-Volumes beträgt 5 GB. Sie können die Volume-Größe auf maximal 16.384 GB erhöhen. Wenn Sie nichts tun, können Ihre Benutzer ihre Volumengröße auf 100 GB erhöhen. Die Volumengröße kann innerhalb von sechs Stunden nur einmal geändert werden.
Die mit der JupyterLab Anwendung verknüpften Kernel werden auf derselben EC2 Amazon-Instance ausgeführt, die 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 Verteilung von Bildern.
Wichtig
Informationen zur Aktualisierung des Speicherplatzes zur Verwendung der neuesten Version des SageMaker Distribution-Images finden Sie unterAktualisieren Sie das SageMaker 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.
Themen
- Ermöglichen Sie Ihren Benutzern Zugriff auf Bereiche
- Ändern Sie die Standardspeichergröße für Ihre JupyterLab Benutzer
- Lebenszykluskonfigurationen mit JupyterLab
- Git repos in JupyterLab
- Passen Sie Umgebungen mithilfe von benutzerdefinierten Bildern an
- Aktualisieren Sie das SageMaker Distribution-Image
- Löschen Sie ungenutzte Ressourcen
- Richten Sie Amazon Q Developer für Ihre Benutzer ein
- Kontingente