自定义亚马逊 SageMaker Studio 经典版 - Amazon SageMaker
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自定义亚马逊 SageMaker Studio 经典版

重要

截至 2023 年 11 月 30 日，之前的亚马逊 SageMaker Studio 体验现在被命名为 Amazon St SageMaker udio Classic。以下部分专门介绍如何使用 Studio Classic 应用程序。有关使用更新后的 Studio 体验的信息，请参阅亚马逊 SageMaker Studio。

有四个选项可用于自定义 Amazon SageMaker Studio 经典版环境。您可以自带 SageMaker 映像，使用生命周期配置脚本，将建议的 Git 存储库附加到 Studio Classic，或者使用亚马逊的永久性 Conda 环境创建内核。EFS各个选项可单独使用，也可一起使用。

  • 自带 SageMaker 图片： SageMaker 图像是一个文件，用于标识在 Ama SageMaker zon Studio Classic 中运行 Jupyter 笔记本所需的内核、语言包和其他依赖关系。Amazon SageMaker 提供了许多内置图像供您使用。如果您需要不同的功能，可以将自己的自定义图像带到 Studio Classic 中。

  • 在 Amazon SageMaker Studio Classic 中使用生命周期配置：生命周期配置是由亚马逊 SageMaker Studio Classic 生命周期事件（例如启动新的 Studio Classic 笔记本）触发的 s 您可以使用生命周期配置自动对 Studio Classic 环境进行自定义。例如，您可以安装自定义软件包、配置笔记本扩展、预加载数据集和设置源代码存储库。

  • 将建议的 Git 存储库附加到 Studio Classic：您可以在亚马逊 SageMaker 域或用户个人资料级别附加建议的 Git 存储库URLs。然后，您可以URL从建议列表中选择存储库，然后使用 Studio Classic 中的 Git 扩展程序将其克隆到您的环境中。

  • 将 Conda 环境保留到 Studio Classic Amazon EFS 卷：Studio Classic 使用亚马逊EFS卷作为永久存储层。您可以将您的 Conda 环境保存在此 Amazon EFS 卷上，然后使用保存的环境创建内核。Studio Classic 会自动将保存在 Amazon 中的所有有效环境EFS作为 KernelGateway 内核获取。这些内核会一直持续到内核、应用程序和 Studio Classic 的重启为止。有关更多信息，请参阅在 A mazon Studio Classic 笔记本中管理 Python 包的四种方法中的 “将 Conda 环境保存到 SageMaker Studio Classic EFS 卷” 部分。

以下主题介绍如何使用这三个选项自定义您的 Amazon SageMaker Studio Classic 环境。

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