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# Exporter un environnement Amazon SageMaker Studio Lab vers Amazon SageMaker Studio Classic
Amazon SageMaker Studio Classic propose de nombreuses fonctionnalités pour les flux de travail d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond qui ne sont pas disponibles dans Amazon SageMaker Studio Lab. Cette page explique comment migrer un environnement Studio Lab vers Studio Classic afin de bénéficier d’une plus grande capacité de calcul, de plus de stockage et de fonctionnalités supplémentaires. Toutefois, vous souhaiterez peut-être vous familiariser avec les conteneurs préconçus de Studio Classic, qui sont optimisés pour l’ensemble du pipeline MLOP. Pour de plus amples informations, consultez [Laboratoire Amazon SageMaker Studio](studio-lab.md).
Pour migrer votre environnement Studio Lab vers Studio Classic, vous devez d’abord intégrer Studio Classic en suivant les étapes décrites dans [Présentation du domaine Amazon SageMaker AI](gs-studio-onboard.md).
**Topics**
+ [Étape 1 : Exporter votre environnement Studio Lab conda](#studio-lab-use-migrate-step1)
+ [Étape 2 : enregistrer vos artefacts Studio Lab](#studio-lab-use-migrate-step2)
+ [Étape 3 : Importation de vos artefacts Studio Lab dans Studio Classic](#studio-lab-use-migrate-step3)
+ [Étape 4 : Installation de vos environnements conda Studio Lab dans Studio Classic](#studio-lab-use-migrate-step4)
## Étape 1 : Exporter votre environnement Studio Lab conda
Vous pouvez exporter un environnement conda et y ajouter des bibliothèques ou des packages en suivant les étapes décrites dans [Gérer votre environnement](studio-lab-use-manage.md). L’exemple suivant illustre l’utilisation de l’environnement `default` à exporter vers Studio Classic.
1. Ouvrez le terminal Studio Lab en ouvrant le volet **Explorateur de fichiers** (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/folder.png)), choisissez le signe plus (**\$1**) dans le menu situé en haut de l’explorateur de fichiers pour ouvrir le **Lanceur**, puis choisissez **Terminal**. À partir du terminal Studio Lab, répertoriez les environnements conda en exécutant ce qui suit.
```
conda env list
```
Cette commande affiche une liste des environnements conda et de leurs emplacements dans le système de fichiers. Lorsque vous intégrez Studio Lab, vous activez automatiquement l'environnement conda `studiolab`.
```
# conda environments: #
default /home/studio-lab-user/.conda/envs/default
studiolab * /home/studio-lab-user/.conda/envs/studiolab
studiolab-safemode /opt/amazon/sagemaker/safemode-home/.conda/envs/studiolab-safemode
base /opt/conda
```
Nous vous recommandons de ne pas exporter les environnements `studiolab`, `studiolab-safemode` ni `base`. Ces environnements ne sont pas utilisables dans Studio Classic pour les raisons suivantes :
+ `studiolab`: Ceci permet de configurer l' JupyterLab environnement de Studio Lab. Studio Lab exécute une version majeure JupyterLab différente de Studio Classic, elle n'est donc pas utilisable dans Studio Classic.
+ `studiolab-safemode`: Cela permet également de configurer l' JupyterLab environnement de Studio Lab. Studio Lab exécute une version majeure JupyterLab différente de Studio Classic, elle n'est donc pas utilisable dans Studio Classic.
+ `base` : cet environnement est fourni avec conda par défaut. L’environnement `base` dans Studio Lab et l’environnement `base` dans Studio Classic ont des versions incompatibles de nombreux packages.
1. Pour l’environnement conda que vous souhaitez migrer vers Studio Classic, commencez par activer l’environnement conda. L’environnement `default` est ensuite modifié lorsque de nouvelles bibliothèques sont installées dans celui-ci ou en sont supprimées. Pour obtenir l’état exact de l’environnement, exportez-le dans un fichier YAML à l’aide de la ligne de commande. Les lignes de commande suivantes exportent l'environnement par défaut dans un fichier YAML, en créant un fichier appelé `myenv.yml`.
```
conda activate default
conda env export > ~/myenv.yml
```
## Étape 2 : enregistrer vos artefacts Studio Lab
Maintenant que vous avez enregistré votre environnement dans un fichier YAML, vous pouvez déplacer le fichier d'environnement vers n'importe quelle plateforme.
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#### [ Save to a local machine using Studio Lab GUI ]
**Note**
Le téléchargement d'un répertoire depuis l'interface graphique de Studio Lab en cliquant avec le bouton droit sur le répertoire n'est actuellement pas disponible. Si vous souhaitez exporter un répertoire, suivez les étapes à l'aide de l'onglet **Save to Git repository** (Enregistrer dans le référentiel Git).
L'une des options consiste à enregistrer l'environnement sur votre machine locale. Pour cela, procédez comme suit :
1. Dans Studio Lab, choisissez l’icône **Navigateur de fichiers** (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/folder.png)) dans le menu de gauche, afin que le panneau **Navigateur de fichiers** apparaisse à gauche.
1. Accédez à votre répertoire utilisateur en choisissant l’icône de fichier située sous la barre de recherche de fichiers.
1. Choisissez (clic droit) le fichier `myenv.yml`, puis choisissez **Download** (Télécharger). Vous pouvez répéter ce processus pour les autres fichiers que vous souhaitez importer dans Studio Classic.
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#### [ Save to a Git repository ]
Une autre option consiste à enregistrer votre environnement dans un référentiel Git. Cette option est utilisée GitHub à titre d'exemple. Ces étapes nécessitent un GitHub compte et un référentiel. Pour plus d'informations, consultez [GitHub](https://github.com/). La procédure suivante montre comment synchroniser votre contenu à GitHub l'aide du terminal Studio Lab.
1. Depuis le terminal Studio Lab, accédez à votre répertoire utilisateur et créez un nouveau répertoire contenant les fichiers que vous souhaitez exporter.
```
cd ~
mkdir
```
1. Après avoir créé un nouveau répertoire, copiez tous les fichiers et répertoires que vous souhaitez exporter vers ``.
Copiez un fichier en utilisant le format de code suivant :
```
cp
```
Par exemple, remplacez `` par `myenv.yml`.
Copiez tout répertoire en utilisant le format de code suivant :
```
cp -r
```
Par exemple, remplacez `` par n'importe quel nom de répertoire dans votre répertoire utilisateur.
1. Accédez au nouveau répertoire et initialisez le répertoire en tant que référentiel Git à l'aide de la commande suivante. Pour plus d’informations, consultez la [documentation git-init](https://git-scm.com/docs/git-init).
```
cd
git init
```
1. À l'aide de Git, ajoutez tous les fichiers pertinents, puis validez vos modifications.
```
git add .
git commit -m ""
```
Par exemple, remplacez `` par `Add Amazon SageMaker Studio Lab artifacts to GitHub repository to migrate to Amazon SageMaker Studio Classic `.
1. Transmettez la validation dans votre référentiel distant. Ce dépôt a le format `https://github.com// .git` où se `` trouve votre nom GitHub d'utilisateur et le `` nom de votre dépôt distant. Créez une branche `` pour transférer le contenu vers le GitHub référentiel.
```
git branch -M
git remote add origin https://github.com//.git
git push -u origin
```
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## Étape 3 : Importation de vos artefacts Studio Lab dans Studio Classic
La procédure suivante montre comment importer des artefacts dans Studio Classic. Les instructions relatives à l’utilisation de Feature Store via la console varient selon que vous avez activé Studio ou Studio Classic comme expérience par défaut. Pour obtenir des informations sur l’accès à Studio Classic via la console, consultez [Lancement de Studio Classic si Studio est votre expérience par défaut](studio-launch.md#studio-launch-console-updated).
Depuis Studio Classic, vous pouvez importer des fichiers depuis votre ordinateur local ou depuis un référentiel Git. Pour ce faire, vous pouvez utiliser l’interface graphique ou le terminal de Studio Classic. La procédure suivante utilise les exemples figurant dans [Étape 2 : enregistrer vos artefacts Studio Lab](#studio-lab-use-migrate-step2).
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#### [ Import using the Studio Classic GUI ]
Si vous avez enregistré les fichiers sur votre ordinateur local, vous pouvez les importer dans Studio Classic en procédant comme suit.
1. Ouvrez le volet **Explorateur de fichiers** (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/folder.png)) en haut à gauche de Studio Classic.
1. Choisissez l’icône **Charger des fichiers** (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/images/icons/File_upload_squid.png)) dans le menu situé en haut du panneau **Explorateur de fichiers**.
1. Accédez au fichier que vous souhaitez importer, puis choisissez **Ouvrir**.
**Note**
Pour importer un répertoire dans Studio Classic, compressez d’abord le répertoire sur votre ordinateur local dans un fichier. Sur un Mac, cliquez avec le bouton droit sur le répertoire et choisissez **Compresser « ** »**. Dans Windows, effectuez un clic droit sur le répertoire et choisissez **Envoyer vers**, puis **Dossier compressé**. Une fois le répertoire compressé, importez le fichier compressé en suivant les étapes précédentes. Décompressez le fichier compressé en accédant au terminal Studio Classic et en exécutant la commande `.zip`.
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#### [ Import using a Git repository ]
Cet exemple propose deux options pour cloner un GitHub dépôt dans Studio Classic. Vous pouvez utiliser l’interface graphique de Studio Classic en choisissant l’onglet **Git** (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/git.png)) sur le côté gauche de Studio Classic. Choisissez **Cloner un dépôt**, puis collez l'URL de votre GitHub dépôt depuis[Étape 2 : enregistrer vos artefacts Studio Lab](#studio-lab-use-migrate-step2). Une autre option consiste à utiliser le terminal Studio Classic à l’aide de la procédure suivante.
1. Ouvrez le **Lanceur** Studio Classic. Pour plus d'informations sur l'ouverture du **lanceur**, consultez [Amazon SageMaker Studio Classic Launcher](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-launcher.html).
1. Dans le **lanceur**, dans la section **Blocs-notes et ressources de calcul**, choisissez **Modifier l’environnement**.
1. Dans Studio Classic, ouvrez le **Lanceur**. Pour ouvrir le **lanceur**, choisissez **Amazon SageMaker Studio Classic** dans le coin supérieur gauche de Studio Classic.
Pour en savoir plus sur toutes les méthodes disponibles pour ouvrir **Launcher** (Lanceur), consultez [Utiliser le lanceur Amazon SageMaker Studio Classic](studio-launcher.md).
1. Dans la boîte de dialogue **Change environment** (Modifier l'environnement), utilisez la liste déroulante **Image** pour sélectionner l'image **Data Science** (Science des données) et choisissez **Select** (Sélectionner). Cette image est fournie préinstallée avec conda.
1. Dans le **Lanceur** Studio Classic, choisissez **Ouvrir le terminal d’image**.
1. Depuis le terminal d’image, exécutez la commande suivante pour cloner votre référentiel. Cette commande crée un répertoire nommé d’après `` dans votre instance Studio Classic et clone vos artefacts dans ce référentiel.
```
git clone https://github.com//.git
```
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## Étape 4 : Installation de vos environnements conda Studio Lab dans Studio Classic
Vous pouvez désormais recréer votre environnement conda en utilisant votre fichier YAML dans votre instance Studio Classic. Ouvrez le **Lanceur** Studio Classic. Pour plus d'informations sur l'ouverture du **lanceur**, consultez [Amazon SageMaker Studio Classic Launcher](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-launcher.html). Dans **Lanceur**, choisissez **Ouvrir le terminal d’image**. Dans le terminal, accédez au répertoire contenant le fichier YAML, puis exécutez les commandes suivantes.
```
conda env create --file .yml
conda activate
```
Une fois ces commandes terminées, vous pouvez sélectionner votre environnement comme noyau pour vos instances de bloc-notes Studio Classic. Pour afficher l’environnement disponible, exécutez `conda env list`. Pour activer votre environnement, exécutez `conda activate `.