SageMaker Studio 自动关机扩展教程

SageMaker Studio 自动关机扩展教程

sagemaker-studio-auto-shutdown-extension 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/sagemaker-studio-auto-shutdown-extension

1. 项目介绍

SageMaker Studio 自动关机扩展是一个 Jupyter 扩展，旨在自动关闭 SageMaker Studio 中的 KernelGateway 应用、内核和图像终端，当它们在规定的时间内处于空闲状态时。用户可以根据自己的偏好配置空闲时间限制。该扩展对于理解定价机制和哪些组件会产生成本至关重要。JupyterServer 应用和系统终端的实例是免费的，用户只需为至少有一个处于“服务中”状态的 KernelGateway 应用的实例付费。

2. 项目快速启动

安装步骤

选项 1：使用生命周期配置安装（推荐）

1. 创建并附加一个生命周期配置脚本到默认的 JupyterServer 应用。
2. 脚本可在此处获取。
3. 按照说明创建和附加 LCC，并设置默认值。
4. 详细设置说明可参考自定义 Amazon SageMaker Studio 使用生命周期配置。
5. 一旦 LCC 设置为默认域级别，所有用户将默认继承该扩展。

选项 2：手动安装扩展

1. 打开系统终端（文件 -> 新建 -> 终端）。
2. 下载此脚本。
3. 根据需要更改脚本中的 TIMEOUT_IN_MINS。
4. 运行脚本，这将创建一个名为 set-time-interval.sh 的文件在 auto-shutdown 文件夹中。
5. 切换到 auto-shutdown 目录并运行 set-time-interval.sh。
6. 下载并运行此 Python 脚本以检查扩展是否安装并确认设置的时间限制。

代码示例

# 下载安装脚本
curl -O https://raw.githubusercontent.com/aws-samples/sagemaker-studio-auto-shutdown-extension/main/install_from_repo.sh

# 设置空闲时间限制
export TIMEOUT_IN_MINS=120

# 运行安装脚本
bash install_from_repo.sh

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 成本优化：通过自动关闭空闲的 KernelGateway 应用和内核，减少不必要的成本。
• 资源管理：确保资源在不需要时被释放，提高资源利用率。

最佳实践

• 设置合理的空闲时间：建议设置 120 分钟的空闲时间，避免应用在创建后立即关闭。
• 定期监控安装：使用生命周期配置设置扩展为默认值，定期监控以确保扩展在所有用户中安装并运行。

4. 典型生态项目

• Amazon SageMaker：该项目是 SageMaker Studio 的一部分，用于管理和优化 SageMaker 资源。
• JupyterLab：该项目是 SageMaker Studio 的基础，提供交互式计算环境。
• AWS Lambda：可以与 SageMaker Studio 集成，用于自动化的资源管理和成本优化。

sagemaker-studio-auto-shutdown-extension 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/sagemaker-studio-auto-shutdown-extension