Lambda 함수를 사용하여 SageMaker AI 노트북 인스턴스를 만들려면 어떻게 해야 합니까?

해결 방법

SageMaker AI 노트북 인스턴스를 만드는 Lambda 함수를 빌드하려면 다음 단계를 완료하십시오.

1. sagemaker:CreateNotebookInstance 작업을 허용하는 연결된 정책을 사용하여 AWS Identity and Access Management(IAM) Lambda 실행 역할을 만듭니다. 예를 들어 sagemaker:CreateNotebookInstance 작업을 허용하는 AmazonSageMakerFullAccess 정책이 연결된 역할을 만듭니다.

2. SageMaker AI용 IAM 실행 역할을 만듭니다. 필요한 권한을 연결했는지 확인하십시오.

3. Lambda 콘솔을 엽니다.

4. 함수 생성을 선택합니다.

5. 처음부터 새로 작성을 선택한 후 다음 파라미터를 설정합니다.
   함수 이름에 함수의 이름을 입력합니다.
   런타임에서 Python 옵션 중 하나를 선택합니다.
   기본 실행 역할 변경에서 기존 역할 사용을 선택합니다.
   기존 역할에서 1번 단계에서 만든 IAM 역할을 선택합니다.

6. 함수 생성을 선택합니다.

7. 코드 섹션에 다음 코드를 입력합니다.

   import osimport boto3import time
   
   INSTANCE_TYPE = os.environ['INSTANCE_TYPE']
   NOTEBOOK_NAME = os.environ['NOTEBOOK_NAME']
   ROLE=os.environ['ROLE']
   
   sagemaker = boto3.client('sagemaker')
   
   def lambda_handler(event, context):
       sagemaker_notebook = sagemaker.create_notebook_instance(
           NotebookInstanceName = NOTEBOOK_NAME +'-'+str(int(time.time())),
           InstanceType = INSTANCE_TYPE,
           RoleArn=ROLE
       )
   
   print("New Amazon SageMaker notebook instance created.")

8. 구성 탭을 선택한 다음, 환경 변수를 선택합니다.

9. 편집을 선택합니다.

10. 환경 변수 추가를 선택하고 다음 옵션을 사용하여 세 가지 환경 변수를 만듭니다.
    첫 번째 환경 변수에 다음 값을 입력합니다.
    키에 ROLE을 입력합니다.
    값에는 2번 단계에서 만든 SageMaker AI 실행 역할의 Amazon 리소스 이름(ARN)을 입력합니다.
    두 번째 환경 변수에 다음 값을 입력합니다.
    키에 INSTANCE_TYPE을 입력합니다.
    값에 노트북 인스턴스의 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 인스턴스 유형을 입력합니다.
    세 번째 환경 변수에 다음 값을 입력합니다.
    키에 NOTEBOOK_NAME을 입력합니다.
    값에 노트북의 이름을 입력합니다.

11. 저장을 선택합니다.

12. 테스트 탭을 선택합니다.

13. 테스트 이벤트에서 새 이벤트 생성 또는 저장된 이벤트 편집을 선택한 다음, 사용하려는 저장된 이벤트를 선택합니다. 또는 빈("{}") 테스트 이벤트를 사용합니다.

14. 저장을 선택하고 테스트를 선택합니다.

15. SageMaker AI 콘솔을 열어 노트북 인스턴스가 초기화되고 있는지 확인합니다.
    참고: Lambda 함수 테스트 시간이 초과되면 Lambda 함수를 여십시오. 구성을 선택하고 일반 구성 섹션으로 이동한 다음, 제한 시간 값을 늘립니다. 기본값은 3초입니다.

Lambda 함수를 만든 후 트리거를 만들어 다른 AWS 서비스의 이벤트를 기반으로 함수를 자동으로 실행할 수 있습니다.