Fase 2: (opzionale) Migrazione di immagini personalizzate e configurazioni del ciclo di vita

È necessario aggiornare le immagini personalizzate e gli script di configurazione del ciclo di vita (LCC) per utilizzare il modello di esecuzione locale semplificato di Amazon Studio. SageMaker Se non hai creato immagini o configurazioni del ciclo di vita personalizzate nel tuo dominio, salta questa fase.

Amazon SageMaker Studio Classic funziona in un ambiente diviso con:

• Un'JupyterServerapplicazione che esegue ilJupyter Server.

• Notebook Studio Classic in esecuzione su una o più applicazioni. KernelGateway

Studio si è allontanato da un ambiente diviso. Studio esegue JupyterLab and Code Editor, basato su applicazioni Code-OSS, Visual Studio Code - Open Source in un modello di runtime locale. Per ulteriori informazioni sulla modifica dell'architettura, consulta Aumentare la produttività su Amazon SageMaker Studio.

Migrazione di immagini personalizzate

Le immagini personalizzate esistenti di Studio Classic potrebbero non funzionare in Studio. Ti consigliamo di creare una nuova immagine personalizzata che soddisfi i requisiti per l'utilizzo in Studio. La versione di Studio semplifica il processo di creazione di immagini personalizzate fornendo. SageMaker Immagini di distribuzione SageMakerLe immagini di distribuzione includono librerie e pacchetti popolari per l'apprendimento automatico, la scienza dei dati e la visualizzazione dell'analisi dei dati. Per un elenco delle immagini di SageMaker distribuzione di base e informazioni sull'account Amazon Elastic Container Registry, consulta SageMaker Immagini Amazon disponibili per l'uso con Studio Classic.

Per creare un'immagine personalizzata, completa una delle seguenti operazioni.

• Estendi un'immagine di SageMaker distribuzione con pacchetti e moduli personalizzati. Queste immagini sono preconfigurate con un JupyterLab editor di codice, basato su Code-OSS, Visual Studio Code - Open Source.

• Crea un file Dockerfile personalizzato seguendo le istruzioni in. Specifiche del file Docker È necessario installare l'immagine JupyterLab e renderla open source CodeServer per renderla compatibile con Studio.

Migra le configurazioni del ciclo di vita

Grazie al modello di runtime locale semplificato di Studio, consigliamo di migrare la struttura delle schede LCC Studio Classic esistenti. In Studio Classic, spesso è necessario creare configurazioni del ciclo di vita separate per entrambe le applicazioni. KernelGateway JupyterServer Poiché le KernelGateway applicazioni JupyterServer e vengono eseguite su risorse di elaborazione separate all'interno di Studio Classic, le schede LCC di Studio Classic possono essere di entrambi i tipi:

• JupyterServerLCC: questi LCC gestiscono principalmente le azioni domestiche di un utente, tra cui l'impostazione del proxy, la creazione di variabili di ambiente e lo spegnimento automatico delle risorse.

• KernelGatewayLCC: queste schede LCC regolano le ottimizzazioni dell'ambiente dei notebook Studio Classic. Ciò include l'aggiornamento delle versioni del pacchetto numpy nel kernel e l'installazione del pacchetto Data Science 3.0 snowflake nel kernel. Pytorch 2.0 GPU

Nell'architettura semplificata di Studio, è necessario solo uno script LCC da eseguire all'avvio dell'applicazione. Sebbene la migrazione degli script LCC vari in base all'ambiente di sviluppo, consigliamo di combinare JupyterServer più LCC per creare un KernelGateway LCC combinato.

Le LCC in Studio possono essere associate a una delle seguenti applicazioni:

• JupyterLab

• Editor di codici

Gli utenti possono selezionare la scheda LCC per il rispettivo tipo di applicazione durante la creazione di uno spazio o utilizzare la scheda LCC predefinita impostata dall'amministratore.

Nota

Gli script di spegnimento automatico di Studio Classic esistenti non funzionano con Studio. Per un esempio di script di spegnimento automatico di Studio, consulta Esempi di configurazione del ciclo di vita di SageMaker Studio.

Considerazioni sulla rifattorizzazione delle schede LCC

Considerate le seguenti differenze tra Studio Classic e Studio durante il refactoring delle schede LCC.

• JupyterLab e le applicazioni Code Editor, una volta create, vengono eseguite come con e. sagemaker-user UID:1001 GID:101 Per impostazione predefinita, sagemaker-user dispone delle autorizzazioni per assumere le autorizzazioni sudo/root. KernelGatewayle applicazioni vengono eseguite come impostazione predefinita. root

• SageMaker Le immagini di distribuzione eseguite all'interno delle app Code Editor JupyterLab e Code Editor utilizzano il gestore di pacchetti Debian basato,apt-get.

• Le applicazioni Studio JupyterLab e Code Editor utilizzano il gestore di Conda pacchetti. SageMaker crea un unico Python3 Conda ambiente di base all'avvio di un'applicazione Studio. Per informazioni sull'aggiornamento dei pacchetti nell'Condaambiente di base e sulla creazione di nuovi Conda ambienti, vedereJupyterLab guida per l'utente. Al contrario, non tutte le KernelGateway applicazioni vengono utilizzate Conda come gestore di pacchetti.

• L' JupyterLab applicazione Studio utilizzaJupyterLab 4.0, mentre Studio Classic utilizzaJupyterLab 3.0. Verifica che tutte le JupyterLab estensioni che utilizzi siano compatibili conJupyterLab 4.0. Per ulteriori informazioni sulle estensioni, consulta Compatibilità delle estensioni con JupyterLab 4.0.