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# SageMaker API 또는를 사용하여 훈련 계획으로 Studio 앱 생성 또는 업데이트 AWS CLI
<a name="use-training-plan-for-studio-app-creation-using-api-cli-sdk"></a>

SageMaker Studio 앱에 SageMaker 훈련 계획을 사용하려면 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateApp.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateApp.html) API 작업을 호출할 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ResourceSpec.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ResourceSpec.html) 때의 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ResourceSpec.html#sagemaker-Type-ResourceSpec-TrainingPlanArn](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ResourceSpec.html#sagemaker-Type-ResourceSpec-TrainingPlanArn) 파라미터에 훈련 계획의 ARN을 지정합니다.

다음 예제에서는를 사용하여 훈련 계획을 사용하여 JupyterLab 또는 Code Editor 앱을 생성하는 방법을 보여줍니다 AWS CLI. 필요에 따라 `--app-type` 값을 `JupyterLab` 또는 로 바꿉`CodeEditor`니다. 는 훈련 계획의 인스턴스 유형과 일치해야 `InstanceType` 합니다.

```
aws sagemaker create-app \
  --domain-id {{d-xxxxxxxxxxxx}} \
  --space-name {{my-space}} \
  --app-type {{JupyterLab}} \
  --app-name {{default}} \
  --resource-spec '{
    "InstanceType": "{{instance-type}}",
    "TrainingPlanArn": "{{arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789012:training-plan/my-training-plan}}"
  }'
```

앱을 생성한 후 `DescribeApp` API를 호출하여 훈련 계획 연결을 확인할 수 있습니다. 앱이 훈련 계획으로 생성된 `ResourceSpec` 경우 응답에는 `TrainingPlanArn`의가 포함됩니다.

```
aws sagemaker describe-app \
  --domain-id {{d-xxxxxxxxxxxx}} \
  --space-name {{my-space}} \
  --app-type {{JupyterLab}} \
  --app-name {{default}}
```

기존 앱의 훈련 계획을 업데이트하려면 현재 앱을 삭제하고 위에 표시된 `create-app` 명령을 사용하여 업데이트된 훈련 계획 ARN으로 새 앱을 생성합니다.

```
aws sagemaker delete-app \
  --domain-id {{d-xxxxxxxxxxxx}} \
  --space-name {{my-space}} \
  --app-type {{JupyterLab}} \
  --app-name {{default}}
```