Aggiunta di profili utente

La sezione seguente mostra come aggiungere profili utente a un dominio utilizzando la SageMaker console o il AWS CLI.

Dopo aver aggiunto un profilo utente al dominio, gli utenti possono accedere utilizzando unURL. Se il dominio utilizza AWS IAM Identity Center l'autenticazione, gli utenti ricevono un'e-mail contenente il codice URL per accedere al dominio. Se il dominio lo utilizza AWS Identity and Access Management, puoi creare un URL profilo utente utilizzando CreatePresignedDomainUrl

Aggiunta di profili utente dalla console

È possibile aggiungere profili utente a un dominio dalla SageMaker console seguendo questa procedura.

1. Apri la SageMaker console Amazon all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/.

2. Nel riquadro di navigazione a sinistra, scegli Configurazioni admin.

3. In Configurazioni di amministrazione, scegli domini.

4. Dall'elenco dei domini, seleziona il dominio a cui desideri aggiungere un profilo utente.

5. Nella pagina dei dettagli del dominio, scegli la scheda Profili utente.

6. Scegli Add user (Aggiungi utente). Viene aperta una nuova pagina.

7. Usa il nome predefinito per il tuo profilo utente o aggiungi un nome personalizzato.

8. Per Execution role (Ruolo esecuzione) scegliere un'opzione dal selettore di ruolo. Se scegli Inserisci un IAM ruolo personalizzato ARN, al ruolo deve essere associata almeno una politica di fiducia che conceda l' SageMaker autorizzazione ad assumere il ruolo. Per ulteriori informazioni, consulta SageMaker Ruoli.

   Se scegli Crea un nuovo ruolo, viene visualizzata la finestra di dialogo Crea un IAM ruolo:

   1. Per Bucket S3 da specificare, indica i bucket S3 aggiuntivi a cui gli utenti dei notebook possono accedere. Se non si desidera aggiungere l'accesso ad altri bucket, scegliere None (Nessuno).

   2. Scegli Crea ruolo. SageMaker crea un nuovo IAM ruoloAmazonSageMaker-ExecutionPolicy, con la AmazonSageMakerFullAccesspolitica allegata.

9. (Facoltativo) Aggiungi tag al profilo utente. Tutte le risorse create dal profilo utente avranno un tag di dominio e un ARN ARN tag del profilo utente. Il ARN tag di dominio si basa sull'ID del dominio, mentre il ARN tag del profilo utente si basa sul nome del profilo utente.

10. Scegli Next (Successivo).

11. Nella sezione SageMaker Studio, hai la possibilità di scegliere tra la versione più recente e quella classica di Studio come esperienza predefinita.

    • Se scegli SageMaker Studio (consigliato) come esperienza predefinita, Studio Classic IDE ha le impostazioni predefinite. Per informazioni sulle impostazioni predefinite, consultaImpostazioni predefinite.

      Per informazioni su Studio, vedereAmazon SageMaker Studio.

    • Se scegli Studio Classic come esperienza predefinita, puoi scegliere di abilitare o disabilitare la condivisione delle risorse del notebook. Le risorse del notebook includono artefatti come l'output delle celle e gli archivi Git. Per ulteriori informazioni sulle risorse di Notebook, vedere. Condividi e usa un notebook Amazon SageMaker Studio Classic

12. In SageMaker Canvas, puoi configurare le impostazioni di SageMaker Canvas. Per le istruzioni e i dettagli di configurazione per l'onboarding, consulta. Guida introduttiva all'utilizzo di Amazon SageMaker Canvas

    1. Per la configurazione delle autorizzazioni di base di Canvas, seleziona se stabilire le autorizzazioni minime richieste per utilizzare l'applicazione Canvas. SageMaker

    2. (Facoltativo) Per la configurazione della previsione delle serie temporali: per concedere le autorizzazioni utente per la previsione delle serie temporali in SageMaker Canvas, lascia attiva l'opzione Abilita la previsione delle serie temporali. È attivata per impostazione predefinita.

    3. (Facoltativo) Se hai lasciato attiva l'opzione Abilita previsione delle serie temporali, seleziona Crea e utilizza un nuovo ruolo di esecuzione. In alternativa, se disponi già di un IAM ruolo con le autorizzazioni Amazon Forecast richieste allegate, seleziona Usa un ruolo di esecuzione esistente. Per ulteriori informazioni, consulta la IAMmetodo di configurazione del ruolo.

13. In RStudiobase alla RStudio licenza, seleziona se desideri creare l'utente con una delle seguenti autorizzazioni:

    • Non autorizzato

    • RStudioAmministratore

    • RStudioUtente

14. Scegli Next (Successivo).

15. Nella pagina Personalizza l'interfaccia utente di Studio è possibile personalizzare le applicazioni visualizzabili e gli strumenti di machine learning (ML) visualizzati in Studio. Questa personalizzazione nasconde solo le applicazioni e gli strumenti ML nel riquadro di navigazione a sinistra di Studio. Per informazioni sull'interfaccia utente di Studio, consulta. Panoramica dell'interfaccia utente di Amazon SageMaker Studio

    Per informazioni sulle applicazioni, vedereApplicazioni supportate in Amazon SageMaker Studio.

    La funzionalità di personalizzazione dell'interfaccia utente di Studio non è disponibile in Studio Classic. Se desideri impostare Studio come esperienza predefinita, scegli Precedente e torna al passaggio precedente.

16. Scegli Next (Successivo).

17. Dopo aver esaminato le modifiche, scegli Crea profilo utente.

Crea profili utente da AWS CLI

Per creare un profilo utente in un dominio da AWS CLI, esegui il seguente comando dal terminale del tuo computer locale. Per informazioni sulla JupyterLab versione disponibileARNs, vedereImpostazione di una JupyterLab versione predefinita.

aws --region region \
sagemaker create-user-profile \
--domain-id domain-id \
--user-profile-name user-name \
--user-settings '{
  "JupyterServerAppSettings": {
    "DefaultResourceSpec": {
      "SageMakerImageArn": "sagemaker-image-arn",
      "InstanceType": "system"
    }
  }
}'

È possibile utilizzare il AWS CLI per personalizzare le applicazioni e gli strumenti ML visualizzati in Studio per l'utente, utilizzando StudioWebPortalSettings. HiddenAppTypesUtilizzatelo per nascondere le applicazioni e HiddenMlTools gli strumenti di machine learning. Per ulteriori informazioni sulla personalizzazione della navigazione a sinistra dell'interfaccia utente di Studio, consultaNascondi strumenti e applicazioni di machine learning nell'interfaccia utente di Amazon SageMaker Studio. Questa funzionalità non è disponibile per Studio Classic.