JupyterLab 버전 관리 - 아마존 SageMaker
JupyterLab 3IAM정책 조건 키를 사용하여 기본 JupyterLab 버전을 제한합니다.기본 JupyterLab 버전 설정콘솔에서 애플리케이션 JupyterLab 버전 보기 및 업데이트Jupyter 서버 확장 설치 JupyterLab 및 확장

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JupyterLab 버전 관리

중요

Amazon SageMaker Studio 또는 Amazon SageMaker Studio Classic에서 Amazon SageMaker 리소스를 생성할 수 있도록 허용하는 사용자 지정 IAM 정책은 해당 리소스에 태그를 추가할 권한도 부여해야 합니다. Studio 및 Studio Classic은 생성한 모든 리소스에 자동으로 태그를 지정하기 때문에 리소스에 태그를 추가할 수 있는 권한이 필요합니다. IAM정책에 따라 Studio 및 Studio Classic에서는 리소스를 생성할 수 있지만 태깅은 허용하지 않는 경우 AccessDenied "“리소스를 만들려고 할 때 오류가 발생할 수 있습니다. 자세한 내용은 리소스에 태그를 지정할 SageMaker 수 있는 권한을 제공하십시오. 단원을 참조하십시오.

AWS 아마존 관리형 정책 SageMaker SageMaker 리소스를 생성할 수 있는 권한을 부여하는 경우 해당 리소스를 생성하는 동안 태그를 추가할 수 있는 권한이 이미 포함되어 있습니다.

중요

2023년 11월 30일부터 이전 아마존 SageMaker 스튜디오 익스피리언스는 이제 아마존 SageMaker 스튜디오 클래식으로 명명되었습니다. 다음 섹션은 스튜디오 클래식 애플리케이션 사용에 대한 내용입니다. 업데이트된 Studio 환경 사용에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오아마존 SageMaker 스튜디오.

Amazon SageMaker Studio Classic 인터페이스는 노트북 JupyterLab, 코드 및 데이터를 위한 웹 기반 대화형 개발 환경인 를 기반으로 합니다. 스튜디오 클래식은 3개만 사용할 수 있습니다 JupyterLab.

2022년 8월 31일 이전 버전을 사용하거나 23년 2월 22일 AWS Management Console 이전에 도메인 및 사용자 프로필을 생성한 경우 스튜디오 AWS Command Line Interface 클래식 인스턴스의 기본값은 1입니다. JupyterLab 2024년 7월 1일 이후에는 1을 실행하는 스튜디오 클래식 애플리케이션을 생성할 수 없습니다. JupyterLab

JupyterLab 3

JupyterLab 3에는 이전 버전에서 사용할 수 없는 다음과 같은 기능이 포함되어 있습니다. 이러한 기능에 대한 자세한 내용은 JupyterLab 3.0 출시를 참조하십시오. .

  • Base Python 2.0 및 Data Science 2.0 커널을 사용할 때의 비주얼 디버거

  • 파일 브라우저 필터

  • 목차 (TOC)

  • 다국어 지원

  • 단순 모드

  • 단일 인터페이스 모드

JupyterLab 3의 주요 변경사항

JupyterLab 3을 사용할 때는 다음 사항을 고려하십시오.

  • 를 사용하여 JupyterLab 버전을 설정할 때는 의 이미지 목록에서 지역 및 JupyterLab 버전에 해당하는 이미지를 선택합니다에서 AWS CLI. AWS CLI

  • JupyterLab 3에서는 확장 프로그램을 설치하기 전에 studio conda 환경을 활성화해야 합니다. 자세한 내용은 Jupyter 서버 확장 설치 JupyterLab 및 확장 단원을 참조하십시오.

  • 다음 이미지를 사용하는 경우에만 디버거가 지원됩니다.

    • Base Python 2.0

    • Data Science 2.0

    • Base Python 3.0

    • Data Science 3.0

IAM정책 조건 키를 사용하여 기본 JupyterLab 버전을 제한합니다.

IAM정책 조건 키를 사용하여 사용자가 실행할 수 JupyterLab 있는 버전을 제한할 수 있습니다.

다음 정책은 도메인 수준에서 JupyterLab 버전을 제한하는 방법을 보여줍니다.

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "Block users from creating JupyterLab 3 apps at the domain level",
            "Effect": "Deny",
            "Action": [
                "sagemaker:CreateDomain",
                "sagemaker:UpdateDomain"
            ],
            "Resource": "*",
            "Condition": {
                "ForAnyValue:StringLike": {
                    "sagemaker:ImageArns": "*image/jupyter-server-3"
                }
            }
        }
    ]
}

다음 정책은 사용자 프로필 수준에서 JupyterLab 버전을 제한하는 방법을 보여줍니다.

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "Block users from creating JupyterLab 3 apps at the user profile level",
            "Effect": "Deny",
            "Action": [
                "sagemaker:CreateUserProfile",
                "sagemaker:UpdateUserProfile"
            ],
            "Resource": "*",
            "Condition": {
                "ForAnyValue:StringLike": {
                    "sagemaker:ImageArns": "*image/jupyter-server-3"
                }
            }
        }
    ]
}

다음 정책은 애플리케이션 수준에서 JupyterLab 버전을 제한하는 방법을 보여줍니다. 이 정책을 적용하려면 CreateApp ARN 요청에 이미지가 포함되어야 합니다.

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Sid": "Block users from creating JupyterLab 3 apps at the application level",
            "Effect": "Deny",
            "Action": "sagemaker:CreateApp",
            "Resource": "*",
            "Condition": {
                "ForAnyValue:StringLike": {
                    "sagemaker:ImageArns": "*image/jupyter-server-3"
                }
            }
        }
    ]
}

기본 JupyterLab 버전 설정

다음 섹션에서는 콘솔 또는 를 사용하여 Studio Classic의 기본 JupyterLab 버전을 설정하는 방법을 보여 AWS CLI줍니다. 

콘솔에서

리소스 생성 중에 도메인 또는 사용자 프로필 수준에서 사용할 기본 JupyterLab 버전을 선택할 수 있습니다. 콘솔을 사용하여 기본 JupyterLab 버전을 설정하려면 을 참조하십시오아마존 SageMaker 도메인 개요. 

에서 AWS CLI

를 사용하여 도메인 또는 사용자 프로필 수준에서 사용할 기본 JupyterLab 버전을 선택할 수 AWS CLI있습니다. 

를 사용하여 기본 JupyterLab 버전을 설정하려면 ARN AWS CLI 명령의 일부로 원하는 기본 JupyterLab 버전을 포함해야 합니다. AWS CLI이는 SageMaker 도메인의 버전과 지역에 따라 ARN 다릅니다. 

다음 표에는 각 지역에서 사용할 수 있는 JupyterLab 버전이 나열되어 있습니다. ARNs

리전 JL3
us-east-1 arn:aws:sagemaker:us-east-1:081325390199:image/jupyter-server-3
us-east-2 arn:aws:sagemaker:us-east-2:429704687514:image/jupyter-server-3
us-west-1 arn:aws:sagemaker:us-west-1:742091327244:image/jupyter-server-3
us-west-2 arn:aws:sagemaker:us-west-2:236514542706:image/jupyter-server-3
af-south-1 arn:aws:sagemaker:af-south-1:559312083959:image/jupyter-server-3
ap-east-1 arn:aws:sagemaker:ap-east-1:493642496378:image/jupyter-server-3
ap-south-1 arn:aws:sagemaker:ap-south-1:394103062818:image/jupyter-server-3
ap-northeast-2 arn:aws:sagemaker:ap-northeast-2:806072073708:image/jupyter-server-3
ap-southeast-1 arn:aws:sagemaker:ap-southeast-1:492261229750:image/jupyter-server-3
ap-southeast-2 arn:aws:sagemaker:ap-southeast-2:452832661640:image/jupyter-server-3
ap-northeast-1 arn:aws:sagemaker:ap-northeast-1:102112518831:image/jupyter-server-3
ca-central-1 arn:aws:sagemaker:ca-central-1:310906938811:image/jupyter-server-3
eu-central-1 arn:aws:sagemaker:eu-central-1:936697816551:image/jupyter-server-3
eu-west-1 arn:aws:sagemaker:eu-west-1:470317259841:image/jupyter-server-3
eu-west-2 arn:aws:sagemaker:eu-west-2:712779665605:image/jupyter-server-3
eu-west-3 arn:aws:sagemaker:eu-west-3:615547856133:image/jupyter-server-3
eu-north-1 arn:aws:sagemaker:eu-north-1:243637512696:image/jupyter-server-3
eu-south-1 arn:aws:sagemaker:eu-south-1:592751261982:image/jupyter-server-3
eu-south-2 arn:aws:sagemaker:eu-south-2:127363102723:image/jupyter-server-3
sa-east-1 arn:aws:sagemaker:sa-east-1:782484402741:image/jupyter-server-3
cn-north-1 arn:aws-cn:sagemaker:cn-north-1:390048526115:image/jupyter-server-3
cn-northwest-1 arn:aws-cn:sagemaker:cn-northwest-1:390780980154:image/jupyter-server-3

도메인 생성 또는 업데이트

UserSettings.JupyterServerAppSettings.DefaultResourceSpec.SageMakerImageArn필드를 CreateDomain호출하거나 UpdateDomain전달하여 도메인 수준에서 기본 JupyterServer 버전을 설정할 수 있습니다.

다음은 를 사용하여 JupyterLab 3을 기본값으로 하는 도메인을 생성하는 방법을 보여줍니다. AWS CLI

aws --region <REGION> \
sagemaker create-domain \
--domain-name <NEW_DOMAIN_NAME> \
--auth-mode <AUTHENTICATION_MODE> \
--subnet-ids <SUBNET-IDS> \
--vpc-id <VPC-ID> \
--default-user-settings '{
  "JupyterServerAppSettings": {
    "DefaultResourceSpec": {
      "SageMakerImageArn": "arn:aws:sagemaker:<REGION>:<ACCOUNT_ID>:image/jupyter-server-3",
      "InstanceType": "system"
    }
  }
}'

다음은 를 사용하여 JupyterLab 3을 기본값으로 사용하도록 도메인을 업데이트하는 방법을 보여줍니다 AWS CLI.

aws --region <REGION> \
sagemaker update-domain \
--domain-id <YOUR_DOMAIN_ID> \
--default-user-settings '{
  "JupyterServerAppSettings": {
    "DefaultResourceSpec": {
      "SageMakerImageArn": "arn:aws:sagemaker:<REGION>:<ACCOUNT_ID>:image/jupyter-server-3",
      "InstanceType": "system"
    }
  }
}'

사용자 프로필 생성 또는 업데이트

UserSettings.JupyterServerAppSettings.DefaultResourceSpec.SageMakerImageArn필드를 CreateUserProfile호출하거나 UpdateUserProfile전달하여 사용자 프로필 수준에서 기본 JupyterServer 버전을 설정할 수 있습니다.

다음은 를 사용하여 기존 도메인에서 JupyterLab 3을 기본값으로 하는 사용자 프로필을 만드는 방법을 보여줍니다. AWS CLI


aws --region <REGION> \
sagemaker create-user-profile \
--domain-id <YOUR_DOMAIN_ID> \
--user-profile-name <NEW_USERPROFILE_NAME> \
--query UserProfileArn --output text \
--user-settings '{
  "JupyterServerAppSettings": {
    "DefaultResourceSpec": {
      "SageMakerImageArn": "arn:aws:sagemaker:<REGION>:<ACCOUNT_ID>:image/jupyter-server-3",
      "InstanceType": "system"
    }
  }
}'

다음은 를 사용하여 JupyterLab 3을 기본값으로 사용하도록 사용자 프로필을 업데이트하는 방법을 보여줍니다 AWS CLI.

aws --region <REGION> \
sagemaker update-user-profile \
 --domain-id <YOUR_DOMAIN_ID> \
 --user-profile-name <EXISTING_USERPROFILE_NAME> \
--user-settings '{
  "JupyterServerAppSettings": {
    "DefaultResourceSpec": {
      "SageMakerImageArn": "arn:aws:sagemaker:<REGION>:<ACCOUNT_ID>:image/jupyter-server-3",
      "InstanceType": "system"
    }
  }
}'

콘솔에서 애플리케이션 JupyterLab 버전 보기 및 업데이트

다음은 애플리케이션 JupyterLab 버전을 보고 업데이트하는 방법을 보여줍니다.

  1. SageMaker 도메인 페이지로 이동합니다.

  2. 도메인의 사용자 프로필을 보려면 도메인을 선택합니다.

  3. 애플리케이션을 보려면 사용자를 선택합니다.

  4. 애플리케이션 JupyterLab 버전을 보려면 애플리케이션 이름을 선택합니다.

  5. JupyterLab 버전을 업데이트하려면 작업을 선택합니다.

  6. 드롭다운 메뉴에서 JupyterLab 버전 변경을 선택합니다.

  7. Studio Classic 설정 페이지의 드롭다운 메뉴에서 JupyterLab 버전을 선택합니다.

  8. 사용자 프로필 JupyterLab 버전이 성공적으로 업데이트된 후 JupyterServer 애플리케이션을 다시 시작하여 버전 변경 내용을 적용합니다. JupyterServer 애플리케이션 재시작에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오 SageMaker 스튜디오 클래식 종료 및 업데이트.

Jupyter 서버 확장 설치 JupyterLab 및 확장

JupyterLab 3에서는 확장 프로그램을 설치하기 전에 studio conda 환경을 활성화해야 합니다. Studio Classic 내에서 확장을 설치하는 경우와 수명 주기 구성 스크립트를 사용하는 경우 방법이 다릅니다.

스튜디오 클래식 내에서 확장 프로그램 설치

Studio Classic 내에서 확장을 설치하려면 확장을 설치하기 전에 studio 환경을 활성화해야 합니다.

# Before installing extensions
conda activate studio

# Install your extensions
pip install <JUPYTER_EXTENSION>

# After installing extensions
conda deactivate

수명 주기 구성 스크립트를 사용하여 확장 프로그램 설치

수명 주기 구성 스크립트에 Jupyter Server 확장을 설치하는 JupyterLab 경우 3에서 작동하도록 스크립트를 수정해야 합니다. JupyterLab 다음 섹션에서는 기존 수명 주기 구성 스크립트와 새 수명 주기 구성 스크립트에 필요한 코드를 보여줍니다.

기존 수명 주기 구성 스크립트

두 버전 모두에서 작동해야 하는 기존 수명 주기 구성 스크립트를 재사용하는 경우 스크립트에 다음 코드를 사용하십시오. JupyterLab 

# Before installing extension
export AWS_SAGEMAKER_JUPYTERSERVER_IMAGE="${AWS_SAGEMAKER_JUPYTERSERVER_IMAGE:-'jupyter-server'}"
if [ "$AWS_SAGEMAKER_JUPYTERSERVER_IMAGE" = "jupyter-server-3" ] ; then
   eval "$(conda shell.bash hook)"
   conda activate studio
fi;

# Install your extensions
pip install <JUPYTER_EXTENSION>


# After installing extension
if [ "$AWS_SAGEMAKER_JUPYTERSERVER_IMAGE" = "jupyter-server-3" ]; then
   conda deactivate
fi;

새 수명 주기 구성 스크립트

JupyterLab 3만 사용하는 새 수명 주기 구성 스크립트를 작성하는 경우 스크립트에 다음 코드를 사용할 수 있습니다.

# Before installing extension
eval "$(conda shell.bash hook)"
conda activate studio


# Install your extensions
pip install <JUPYTER_EXTENSION>


conda deactivate