Personnalisez Amazon SageMaker Studio Classic

Important

Depuis le 30 novembre 2023, l'expérience Amazon SageMaker Studio précédente s'appelle désormais Amazon SageMaker Studio Classic. La section suivante est spécifique à l'utilisation de l'application Studio Classic. Pour plus d'informations sur l'utilisation de l'expérience Studio mise à jour, consultezAmazon SageMaker Studio.

Il existe quatre options pour personnaliser votre environnement Amazon SageMaker Studio Classic. Vous apportez votre propre SageMaker image, vous utilisez un script de configuration du cycle de vie, vous associez des dépôts Git suggérés à Studio Classic ou vous créez des noyaux à l'aide d'environnements Conda persistants sur Amazon. EFS Utilisez chaque option individuellement ou ensemble.

• Apportez votre propre SageMaker image : une SageMaker image est un fichier qui identifie les noyaux, les packages de langue et les autres dépendances nécessaires pour exécuter un bloc-notes Jupyter dans Amazon SageMaker Studio Classic. Amazon SageMaker fournit de nombreuses images intégrées que vous pouvez utiliser. Si vous avez besoin de fonctionnalités différentes, vous pouvez intégrer vos propres images personnalisées dans Studio Classic.

• Utilisez des configurations de cycle de vie avec Amazon SageMaker Studio Classic : les configurations de cycle de vie sont des scripts shell déclenchés par des événements du cycle de vie d'Amazon SageMaker Studio Classic, tels que le démarrage d'un nouveau bloc-notes Studio Classic. Vous pouvez utiliser les configurations du cycle de vie pour automatiser la personnalisation de votre environnement Studio Classic. Par exemple, vous pouvez installer des packages personnalisés, configurer des extensions de bloc-notes, précharger des jeux de données et configurer des référentiels de code source.

• Joindre des dépôts Git suggérés à Studio Classic : vous pouvez joindre un dépôt Git suggéré URLs au niveau du SageMaker domaine Amazon ou du profil utilisateur. Vous pouvez ensuite sélectionner le dépôt URL dans la liste des suggestions et le cloner dans votre environnement à l'aide de l'extension Git dans Studio Classic.

• Conservez les environnements Conda sur le EFS volume Amazon Studio Classic : Studio Classic utilise un EFS volume Amazon comme couche de stockage persistante. Vous pouvez enregistrer votre environnement Conda sur ce EFS volume Amazon, puis utiliser l'environnement enregistré pour créer des noyaux. Studio Classic sélectionne automatiquement tous les environnements valides enregistrés sur Amazon EFS sous forme de KernelGateway noyaux. Ces noyaux persistent jusqu'au redémarrage du noyau, de l'application et de Studio Classic. Pour plus d'informations, consultez la section Persist Conda environments to the Studio Classic EFS volume dans Quatre approches pour gérer les packages Python dans les blocs-notes Amazon SageMaker Studio Classic.

Les rubriques suivantes montrent comment utiliser ces trois options pour personnaliser votre environnement Amazon SageMaker Studio Classic.

Rubriques

• Apportez votre propre SageMaker image
• Utilisez les configurations du cycle de vie pour personnaliser Studio Classic
• Joindre les dépôts Git suggérés à Studio Classic