Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés. # Colaboración con espacios compartidos Un espacio compartido de Amazon SageMaker Studio Classic consta de una JupyterServer aplicación compartida y un directorio compartido. Un espacio JupyterLab compartido consta de una JupyterLab aplicación compartida y un directorio compartido dentro de Amazon SageMaker Studio. Todos los perfiles de usuario de un dominio tienen acceso a todos los espacios compartidos del dominio. Amazon SageMaker AI delimita automáticamente los recursos de un espacio compartido dentro del contexto de la aplicación Amazon SageMaker Studio Classic que se lance en ese espacio compartido. Los recursos de un espacio compartido incluyen cuadernos, archivos, experimentos y modelos. Utilice los espacios compartidos para colaborar con otros usuarios en tiempo real mediante características como el etiquetado automático, la coedición de cuadernos en tiempo real y la personalización. Los espacios compartidos están disponibles en: + Amazon SageMaker Studio Clásico + JupyterLab Un espacio compartido de Studio Classic solo es compatible con Studio Classic y sus KernelGateway aplicaciones. Un espacio compartido solo admite el uso de un Amazon Resource Name (ARN) de JupyterLab 3 imágenes. Para obtener más información, consulte [JupyterLab Control de versiones en Amazon SageMaker Studio Classic](studio-jl.md). Amazon SageMaker AI etiqueta automáticamente todos los recursos de SageMaker IA que cree en el ámbito de un espacio compartido. Puede utilizar estas etiquetas para supervisar los costos y planificar los presupuestos mediante herramientas como AWS Budgets. Un espacio compartido usa la misma configuración de VPC que el dominio en el que se creó. **nota** Los espacios compartidos no admiten el uso de clústeres entre cuentas de Amazon SageMaker Data Wrangler o Amazon EMR. **Etiquetado automático** Todos los recursos creados en un espacio compartido se etiquetan automáticamente con una etiqueta de ARN de dominio y una etiqueta de ARN de espacio compartido. La etiqueta de ARN del dominio se basa en el ID del dominio, mientras que la etiqueta de ARN del espacio compartido se basa en el nombre del espacio compartido. Puede utilizar estas etiquetas para supervisar el uso. AWS CloudTrail Para obtener más información, consulta [Registrar llamadas a la SageMaker API de Amazon con AWS CloudTrail](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/logging-using-cloudtrail.html). También puedes usar estas etiquetas para monitorear los costos Administración de facturación y costos de AWS. Para obtener más información, consulte [Uso de etiquetas de asignación de AWS costes](https://docs.aws.amazon.com//awsaccountbilling/latest/aboutv2/cost-alloc-tags.html). **Edición conjunta de cuadernos en tiempo real** Una ventaja clave de un espacio compartido es que facilita la colaboración entre los miembros del espacio compartido en tiempo real. Los usuarios que colaboran en un espacio de trabajo obtienen acceso a una aplicación de Studio Classic compartida en la que pueden acceder a sus cuadernos, leerlos y editarlos en tiempo real. La colaboración en tiempo real solo se admite para JupyterServer aplicaciones dentro de un espacio compartido. Los usuarios con acceso a un espacio compartido pueden abrir, ver, editar y ejecutar simultáneamente las libretas de Jupyter en el Studio Classic o en la JupyterLab aplicación compartida de ese espacio. El cuaderno indica a cada usuario coeditor con un cursor diferente que muestra el nombre del perfil del usuario. Si bien varios usuarios pueden ver el mismo cuaderno, la edición conjunta es más adecuada para grupos pequeños de dos a cinco usuarios. Para realizar un seguimiento de los cambios realizados por varios usuarios, recomendamos encarecidamente utilizar el control de versiones integrado Git-based de Studio Classic. **JupyterServer 2** Para utilizar espacios compartidos en Studio Classic se requiere la versión 2 de Jupyter Server. JupyterLab Determinadas extensiones y paquetes pueden forzar la degradación de Jupyter Server a la versión 1. Esto impide el uso del espacio compartido. Ejecute lo siguiente desde la línea de comandos para cambiar el número de versión y seguir utilizando los espacios compartidos. ``` conda activate studio pip install jupyter-server==2.0.0rc3 ``` **Personalización de un espacio compartido** Para asociar una configuración de ciclo de vida o una imagen personalizada a un espacio compartido, debe usar la AWS CLI. Para obtener más información acerca de la creación y asociación de configuraciones de ciclo de vida, consulte [Creación y asociación de una configuración de ciclo de vida con Amazon SageMaker Studio Classic](studio-lcc-create.md). Para obtener más información acerca de la creación y asociación de imágenes personalizadas, consulte [Imágenes personalizadas en Amazon SageMaker Studio Classic](studio-byoi.md).