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# スペースを設定する
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JupyterLab スペースを作成したら、以下を実行するように設定できます。
+ インスタンスタイプを変更します。
+ ストレージボリュームを変更します。
+ (管理者設定が必要) カスタムイメージを使用します。
+ (管理者設定が必要) ライフサイクル設定を使用します。
+ (管理者設定が必要) カスタム Amazon EFS をアタッチします。

**重要**  
JupyterLab スペースは、設定するたびに停止する必要があります。スペースを設定するには、次の手順に従います。

**スペースを設定するには**

1. Studio 内で、JupyterLab アプリケーションページに移動します。

1. スペースの名前を選択します。

1. (オプション) **[イメージ]** で、管理者が環境をカスタマイズするために提供したイメージを指定します。
**重要**  
カスタムイメージを表示するためには、Studio ユーザーにスペースの作成を許可するカスタム IAM ポリシーで、イメージを一覧表示するアクセス許可 (`sagemaker: ListImage`) も付与する必要があります。アクセス許可を追加するには、「*AWS Identity and Access Management* ユーザーガイド」の「[アクセス許可の追加および削除](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/access_policies_manage-attach-detach.html)」を参照してください。  
SageMaker AI リソースを作成するためのアクセス許可を付与する [AWS Amazon SageMaker AI の マネージドポリシー](security-iam-awsmanpol.md)には、それらのリソースの作成中にイメージを一覧表示するアクセス許可が既に含まれています。

1. (オプション) **[スペースの設定]** で、以下を指定します。
   + **ストレージ (GB)** – 最大 100 GB、または管理者がスペース用に設定したサイズ。
   + **ライフサイクル設定** – 管理者が指定したライフサイクル設定。
   + **カスタム EFS ファイルシステムのアタッチ** – 管理者がアクセスを提供する Amazon EFS。

1. **[実行スペース]** を選択します。

JupyterLab アプリケーションを開くと、スペースの設定が更新されます。