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# Benutzerprofil hinzufügen
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Der folgende Abschnitt zeigt, wie Sie mithilfe der SageMaker AI-Konsole oder der Benutzerprofile zu einer Domain hinzufügen AWS CLI.

Nachdem Sie der Domain ein Benutzerprofil hinzugefügt haben, können sich Benutzer mit einer URL anmelden. Wenn die Domain AWS IAM Identity Center für die Authentifizierung verwendet wird, erhalten Benutzer eine E-Mail, die die URL für die Anmeldung bei der Domain enthält. Wenn die Domain verwendet AWS Identity and Access Management, können Sie eine URL für ein Benutzerprofil mithilfe von [CreatePresignedDomainUrl](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreatePresignedDomainUrl.html)

## Fügen Sie Benutzerprofile von der Konsole aus hinzu
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Gehen Sie wie folgt vor, um über die SageMaker AI-Konsole Benutzerprofile zu einer Domain hinzuzufügen.

1. Öffnen Sie die Amazon SageMaker AI-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).

1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Admin-Konfigurationen**.

1. Wählen Sie unter **Admin-Konfigurationen** **Domains** aus.

1. Wählen Sie aus der Liste der Domains die Domain aus, zu der Sie ein Benutzerprofil hinzufügen möchten.

1. Wählen Sie auf der Seite mit den **Domaindetails** die Registerkarte **Benutzerprofile** aus.

1. Wählen Sie **Benutzer hinzufügen**. Dadurch wird eine neue Seite geöffnet.

1. Verwenden Sie den Standardnamen für Ihr Benutzerprofil oder fügen Sie einen benutzerdefinierten Namen hinzu.

1. Wählen Sie für **Ausführungsrolle** eine Option aus der Rollenauswahl aus. Wenn Sie „**ARN für benutzerdefinierte IAM-Rolle eingeben**“ wählen, muss der Rolle mindestens eine Vertrauensrichtlinie angehängt sein, die SageMaker KI die Erlaubnis erteilt, die Rolle zu übernehmen. Weitere Informationen finden Sie unter [SageMaker KI-Rollen](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/sagemaker-roles.html).

   Wenn Sie **Eine neue Rolle erstellen** wählen, wird das Dialogfeld **IAM-Rolle erstellen** geöffnet:

   1. Geben Sie unter **S3-Buckets, die Sie angeben** zusätzliche S3-Buckets an, auf die Benutzer Ihrer Notebooks zugreifen können. Wenn Sie keinen Zugriff auf weitere Buckets hinzufügen möchten, wählen Sie **Keine**.

   1. Wählen Sie **Rolle erstellen**. SageMaker AI erstellt eine neue IAM-Rolle`AmazonSageMaker-ExecutionPolicy`, an die die [AmazonSageMakerFullAccess](https://console.aws.amazon.com//iam/home?#/policies/arn:aws:iam::aws:policy/AmazonSageMakerFullAccess)Richtlinie angehängt ist.

1. (Optional) Fügen Sie dem Benutzerprofil Tags hinzu. Alle Ressourcen, die das Benutzerprofil erstellt, verfügen über ein Domain-ARN-Tag und ein ARN-Tag für das Benutzerprofil. Das Domain-ARN-Tag basiert auf der Domain-ID, während das ARN-Tag des Benutzerprofils auf dem Benutzerprofilnamen basiert.

1. Wählen Sie **Weiter** aus.

1. Im Bereich **SageMaker Studio** haben Sie die Möglichkeit, zwischen der neueren und der klassischen Version von Studio als Standarderlebnis zu wählen.
   + Wenn Sie **SageMaker Studio** (empfohlen) als Standarderlebnis wählen, verfügt die Studio Classic-IDE über Standardeinstellungen. Weitere Informationen zu den Standardeinstellungen finden Sie unter [Standardeinstellungen](onboard-quick-start.md#onboard-quick-start-defaults).

     Weitere Informationen zu Studio finden Sie unter [Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md).
   + Wenn Sie **Studio Classic** als Standardkonfiguration ausgewählt haben, können Sie die Freigabe von Notebook-Ressourcen aktivieren oder deaktivieren. Zu den Notebook-Ressourcen gehören Artefakte wie Zellenausgabe und Git-Repositorys. Weitere Informationen zu Notebook-Ressourcen finden Sie unter [Teilen und verwenden Sie ein Amazon SageMaker Studio Classic-Notizbuch](notebooks-sharing.md).

1. Unter **SageMaker Canvas** können Sie Ihre SageMaker Canvas-Einstellungen konfigurieren. Anweisungen und Konfigurationsdetails für das Onboarding finden Sie unter [Erste Schritte mit der Verwendung von Amazon SageMaker Canvas](canvas-getting-started.md).

   1. Wählen Sie für die **Konfiguration der Canvas-Basisberechtigungen** aus, ob die Mindestberechtigungen für die Verwendung der SageMaker Canvas-Anwendung festgelegt werden sollen.

1. Wählen Sie unter **RStudio**, falls RStudio Lizenz, aus, ob Sie den Benutzer mit einer der folgenden Autorisierungen erstellen möchten:
   + Nicht autorisiert
   + RStudio Admin
   + RStudio Benutzer

1. Wählen Sie **Weiter** aus.

1. Auf der Seite **Studio-Benutzeroberfläche anpassen** können Sie die sichtbaren Anwendungen und Tools für Machine Learning (ML) anpassen, die in Studio angezeigt werden. Durch diese Anpassung werden nur die Anwendungen und ML-Tools im linken Navigationsbereich in Studio ausgeblendet. Informationen zur Studio-Benutzeroberfläche finden Sie unter [Überblick über die Amazon SageMaker Studio-Benutzeroberfläche](studio-updated-ui.md).

   Informationen über die Anwendungen finden Sie unter [In Amazon SageMaker Studio unterstützte Anwendungen](studio-updated-apps.md).

   Das Feature zum Anpassen der Studio-Benutzeroberfläche ist in Studio Classic nicht verfügbar. Wenn Sie Studio als Standardkonfiguration festlegen möchten, wählen Sie **Zurück** aus und kehren Sie zum vorherigen Schritt zurück.

1. Wählen Sie **Weiter** aus.

1. Nachdem Sie Ihre Änderungen überprüft haben, wählen Sie **Benutzerprofil erstellen** aus.

## Erstellen Sie Benutzerprofile aus dem AWS CLI
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Um ein Benutzerprofil in einer Domäne von zu erstellen AWS CLI, führen Sie den folgenden Befehl vom Terminal Ihres lokalen Computers aus. Informationen zur verfügbaren JupyterLab Version finden Sie ARNs unter[Eine JupyterLab Standardversion festlegen](studio-jl.md#studio-jl-set).

```
aws --region region \
sagemaker create-user-profile \
--domain-id domain-id \
--user-profile-name user-name \
--user-settings '{
  "JupyterServerAppSettings": {
    "DefaultResourceSpec": {
      "SageMakerImageArn": "sagemaker-image-arn",
      "InstanceType": "system"
    }
  }
}'
```

Mithilfe von können Sie AWS CLI die Anwendungen und ML-Tools, die in Studio für den Benutzer angezeigt werden, anpassen [StudioWebPortalSettings](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_StudioWebPortalSettings.html). Verwenden Sie `HiddenAppTypes`, um Anwendungen auszublenden, und `HiddenMlTools`, um ML-Tools auszublenden. Weitere Informationen zum Anpassen der linken Navigationsleiste der Studio-Benutzeroberfläche finden Sie unter [Tools und Anwendungen für maschinelles Lernen in der Amazon SageMaker Studio-Benutzeroberfläche ausblenden](studio-updated-ui-customize-tools-apps.md). Dieses Feature ist nicht für Studio Classic verfügbar.