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# Lancez Amazon SageMaker Studio
**Important**
Les politiques IAM personnalisées qui permettent à Amazon SageMaker Studio ou Amazon SageMaker Studio Classic de créer SageMaker des ressources Amazon doivent également autoriser l'ajout de balises à ces ressources. L’autorisation d’ajouter des balises aux ressources est requise, car Studio et Studio Classic balisent automatiquement toutes les ressources qu’ils créent. Si une politique IAM autorise Studio et Studio Classic à créer des ressources mais n'autorise pas le balisage, des erreurs peuvent se produire lors de la tentative de création de ressources. AccessDenied Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Fournir des autorisations pour le balisage des ressources d' SageMaker IA](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).
[AWS politiques gérées pour Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)qui accordent des autorisations pour créer des SageMaker ressources incluent déjà des autorisations pour ajouter des balises lors de la création de ces ressources.
**Important**
Depuis le 30 novembre 2023, l'expérience Amazon SageMaker Studio précédente s'appelle désormais Amazon SageMaker Studio Classic. La section suivante est spécifique à l’utilisation de l’expérience Studio mise à jour. Pour en savoir plus sur l’utilisation de l’application Studio Classic, consultez [Amazon SageMaker Studio Classique](studio.md).
Les rubriques de cette page expliquent comment lancer Amazon SageMaker Studio à partir de la console Amazon SageMaker AI et du AWS Command Line Interface (AWS CLI).
**Topics**
+ [Conditions préalables](#studio-updated-launch-prereq)
+ [Quotas de service pour Studio](#studio-updated-launch-quotas)
+ [Lancement depuis la console Amazon SageMaker AI](#studio-updated-launch-console)
+ [Lancez à l'aide du AWS CLI](#studio-updated-launch-cli)
## Conditions préalables
Avant de commencer, effectuez les opérations obligatoires suivantes :
+ Accédez à un domaine SageMaker IA avec accès à Studio. Si vous n’êtes pas autorisé à définir Studio comme expérience par défaut pour votre domaine, contactez votre administrateur. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Présentation du domaine Amazon SageMaker AI](gs-studio-onboard.md).
+ Mettez-le à jour AWS CLI en suivant les étapes décrites dans [ Installation de la AWS CLI version actuelle](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/install-cliv1.html#install-tool-bundled).
+ À partir de votre ordinateur local, exécutez `aws configure` et fournissez vos informations d’identification AWS . Pour plus d'informations sur AWS les informations d'identification, voir [ Comprendre et obtenir vos AWS informations d'identification](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws-sec-cred-types.html).
## Quotas de service pour Studio
Les charges de travail des studios sont soumises à des quotas de service. Ces quotas limitent le nombre d'instances que vous pouvez utiliser ou de tâches simultanées que vous pouvez exécuter. Les quotas s'appliquent aux différentes fonctionnalités de Studio, notamment les déploiements de terminaux, les tâches de formation et CodeEditor. JupyterLab
Après avoir vérifié votre compte, vous recevez des quotas par défaut pour les types d'instances GPU pris en charge. Vous pouvez commencer à utiliser ces instances sans demander d'augmentation.
### Consultez vos quotas Studio à l'aide du
Utilisez la console Service Quotas pour vérifier vos limites de quotas actuelles.
1. Ouvrez la console Service Quotas sur [https://console.aws.amazon.com/servicequotas/](https://console.aws.amazon.com/servicequotas/).
1. Dans le panneau de navigation de gauche, sélectionnez **Services AWS **.
1. Dans la liste des AWS services, recherchez et choisissez ** Amazon SageMaker AI**.
1. Dans la liste des quotas de service, vérifiez le nom du quota, la valeur appliquée, le quota AWS par défaut et vérifiez si vous pouvez ajuster le quota.
1. Recherchez les quotas correspondant à votre charge de travail Studio. Par exemple, recherchez le type d'instance que vous comptez utiliser.
**Note**
Les limites de quota sont également visibles dans Studio lorsque vous choisissez des ressources de calcul. Si votre quota est trop faible, choisissez le message d'augmentation de la limite. Cela ouvre la console Service Quotas, dans laquelle vous pouvez demander une augmentation.
### Demander une augmentation de quota
Si votre quota par défaut est trop faible, vous pouvez demander une augmentation.
1. Dans la console Service Quotas, choisissez le quota que vous souhaitez augmenter.
1. Si le quota est ajustable, choisissez ** Demander une augmentation au niveau du compte**.
1. Pour **Augmenter la valeur du quota**, saisissez la nouvelle valeur. Elle doit être supérieure à la valeur actuelle.
1. Cliquez sur **Demander**.
1. Pour consulter les demandes en attente ou récemment résolues, choisissez l'**onglet Historique des ** demandes.
1. Pour les demandes en attente, choisissez le statut pour ouvrir le reçu. Lorsque le statut passe à ** Quota demandé**, le numéro de dossier d' AWS assistance s'affiche.
Pour plus d'informations sur les quotas Amazon SageMaker AI, consultez la section Points de terminaison et quotas [ Amazon SageMaker AI ](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/sagemaker.html) dans la Référence AWS générale. Pour plus d'informations sur la demande d'augmentation de quota, consultez la section [ Demande d'augmentation de quota ](https://docs.aws.amazon.com/servicequotas/latest/userguide/request-quota-increase.html) dans le Guide de l'utilisateur des quotas de service.
## Lancement depuis la console Amazon SageMaker AI
Suivez la procédure suivante pour lancer Studio depuis la console Amazon SageMaker AI.
1. Ouvrez la console Amazon SageMaker AI à l'adresse [ https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
1. Dans le volet de navigation de gauche, choisissez Studio.
1. Sur la page de destination de Studio, sélectionnez le domaine et le profil utilisateur pour lancer Studio.
1. Choisissez **Open Studio (Ouvrir Studio)**.
1. Pour lancer Studio, choisissez **Lancer Personal Studio**.
## Lancez à l'aide du AWS CLI
Cette section explique comment lancer Studio à l'aide du AWS CLI. La procédure pour accéder à Studio à l'aide de la AWS CLI variable dépend du fait que le domaine utilise l'authentification Gestion des identités et des accès AWS (IAM) ou l' AWS IAM Identity Center authentification. Vous pouvez utiliser le AWS CLI pour lancer Studio en créant une URL de domaine présignée lorsque votre domaine utilise l'authentification IAM. Pour en savoir plus sur le lancement de Studio avec l’authentification IAM Identity Center, consultez [Utiliser une configuration personnalisée pour Amazon SageMaker AI](onboard-custom.md).
### Lancement si Studio est l’expérience par défaut
L’extrait de code suivant montre comment lancer Studio à partir de l’ AWS CLI en utilisant une URL de domaine présignée si Studio est l’expérience par défaut. Pour plus d’informations, consultez [create-presigned-domain-url](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/create-presigned-domain-url.html).
```
aws sagemaker create-presigned-domain-url \
--region {{region}} \
--domain-id {{domain-id}} \
--user-profile-name {{user-profile-name}} \
--session-expiration-duration-in-seconds 43200
```
### Lancez si Amazon SageMaker Studio Classic est votre expérience par défaut
L’extrait de code suivant montre comment lancer Studio à partir de l’ AWS CLI en utilisant une URL de domaine présignée si Studio Classic est l’expérience par défaut. Pour plus d’informations, consultez [create-presigned-domain-url](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/create-presigned-domain-url.html).
```
aws sagemaker create-presigned-domain-url \
--region {{region}} \
--domain-id {{domain-id}} \
--user-profile-name {{user-profile-name}} \
--session-expiration-duration-in-seconds 43200 \
--landing-uri studio::
```