安装指南 - Amazon SageMaker
Amazon Web Services 文档中描述的 Amazon Web Services 服务或功能可能因区域而异。要查看适用于中国区域的差异，请参阅 中国的 Amazon Web Services 服务入门 (PDF)。

安装指南

以下讨论包括有关在 JupyterLab 环境中使用笔记本作业而需要执行的其他安装的详细说明。

对于 Amazon SageMaker Studio 和 Amazon SageMaker Studio Lab

如果您的笔记本位于 Amazon SageMaker Studio 或 Amazon SageMaker Studio Lab，则无需执行其他安装，因为平台内置了 SageMaker Notebook Jobs。要设置 Studio 所需的权限，请参阅为 Studio 安装策略和权限。

对于本地 Jupyter 笔记本

如果要在本地 JupyterLab 环境中使用 SageMaker Notebook Jobs，则需要执行其他安装。

要安装 SageMaker Notebook Jobs，请完成以下步骤：

  1. 安装 Python 3。有关详细信息，请参阅安装 Python 3 和 Python 程序包。

  2. 安装 JupyterLab 版本 3 或更高版本。有关详细信息，请参阅 JupyterLab SDK 文档。

  3. 安装 Amazon CLI。有关详细信息，请参阅安装或更新 Amazon CLI 的最新版本。

  4. 安装两组权限。IAM 用户需要权限才能向 SageMaker 提交作业，提交后，笔记本作业本身将代入一个 IAM 角色，该角色需要根据作业任务获得资源访问权限。

    1. 如果您尚未创建 IAM 用户，请参阅在您的 Amazon 账户中创建 IAM 用户。

    2. 如果您尚未创建笔记本作业角色，请参阅创建向 IAM 用户委派权限的角色。

    3. 附加必要的权限和信任策略以附加到您的用户和角色。如需分步说明和权限详细信息，请参阅为本地 Jupyter 环境安装策略和权限。

  5. 为新创建的 IAM 用户生成 Amazon 凭证，并将其保存在 JupyterLab 环境的凭证文件 (~/.aws/credentials) 中。可以使用 CLI 命令 aws configure 执行此操作。有关说明，请参阅配置和凭证文件设置中的使用命令设置和查看配置设置部分。

  6. （可选）默认情况下，调度器扩展程序使用 Python 2.0 中的预构建 SageMaker Docker 映像。笔记本中使用的任何非默认内核都应安装在容器中。如果要在容器或 Docker 映像中运行笔记本，则需要创建 Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) 映像。有关如何将 Docker 映像推送到 Amazon ECR 的信息，请参阅推送 Docker 映像。

  7. 为 SageMaker Notebook Jobs 添加 JupyterLab 扩展程序。您可以使用 pip install amazon_sagemaker_jupyter_scheduler 命令将其添加到您的 JupyterLab 环境。您可能需要使用 sudo systemctl restart jupyter-server 命令重新启动 Jupyter 服务器。

  8. 使用 jupyter lab 命令启动 JupyterLab。

  9. 验证 Jupyter 笔记本任务栏中显示了 Notebook Jobs 小部件 ( )。