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# Obtenha metadados do notebook e do aplicativo Amazon SageMaker Studio Classic
<a name="notebooks-run-and-manage-metadata"></a>

**Importante**  
Em 30 de novembro de 2023, a experiência anterior do Amazon SageMaker Studio agora se chama Amazon SageMaker Studio Classic. A seção a seguir é específica ao uso da aplicação Studio Classic. Para obter informações sobre como usar a experiência atualizada do Studio, consulte [SageMaker Estúdio Amazon](studio-updated.md).  
O Studio Classic ainda é mantido para cargas de trabalho existentes, mas não está mais disponível para integração. Você só pode parar ou excluir aplicativos do Studio Classic existentes e não pode criar novos. Recomendamos que você [migre sua carga de trabalho para a nova experiência do Studio](studio-updated-migrate.md).

Você pode acessar os metadados do notebook e os metadados do aplicativo usando a interface do usuário do Amazon SageMaker Studio Classic.

**Topics**
+ [Obter metadados do caderno do Studio Classic](#notebooks-run-and-manage-metadata-notebook)
+ [Obter metadados da aplicação](#notebooks-run-and-manage-metadata-app)

## Obter metadados do caderno do Studio Classic
<a name="notebooks-run-and-manage-metadata-notebook"></a>

Os notebooks Jupyter contêm metadados opcionais que você pode acessar por meio da interface do usuário do Amazon SageMaker Studio Classic.

**Para visualizar os metadados do caderno:**

1. Na barra lateral direita, escolha o ícone do **Inspetor de propriedades** (![Black square icon representing a placeholder or empty image.](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/gears.png)). 

1. Abra a seção **Ferramentas avançadas**.

Os metadados devem ser semelhantes aos seguintes:

```
{
    "instance_type": "ml.t3.medium",
    "kernelspec": {
        "display_name": "Python 3 (Data Science)",
        "language": "python",
        "name": "python3__SAGEMAKER_INTERNAL__arn:aws:sagemaker:us-west-2:<acct-id>:image/datascience-1.0"
    },
    "language_info": {
        "codemirror_mode": {
            "name": "ipython",
            "version": 3
        },
        "file_extension": ".py",
        "mimetype": "text/x-python",
        "name": "python",
        "nbconvert_exporter": "python",
        "pygments_lexer": "ipython3",
        "version": "3.7.10"
    }
}
```

## Obter metadados da aplicação
<a name="notebooks-run-and-manage-metadata-app"></a>

Quando você cria um notebook no Amazon SageMaker Studio Classic, os metadados do aplicativo são gravados em um arquivo nomeado `resource-metadata.json` na pasta`/opt/ml/metadata/`. Você pode obter os metadados da aplicação abrindo um terminal de imagem de dentro do caderno. Os metadados fornecem as seguintes informações, que incluem a SageMaker imagem e o tipo de instância em que o notebook é executado:
+ **AppType** – `KernelGateway` 
+ **DomainId**— O mesmo que o Studio ClassicID
+ **UserProfileName**— O nome do perfil do usuário atual
+ **ResourceArn**— O Amazon Resource Name (ARN) do aplicativo, que inclui o tipo de instância
+ **ResourceName**— O nome da SageMaker imagem

Metadados adicionais podem ser incluídos para uso interno do Studio Classic e estão sujeitos a alterações.

**Como obter os metadados da aplicação**

1. No centro do menu do caderno, escolha o ícone **Iniciar Terminal** (![Launch Terminal icon.](http://docs.aws.amazon.com/pt_br/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/notebook-launch-terminal.png)). Isso abre um terminal na SageMaker imagem em que o notebook é executado.

1. Execute os seguintes comandos para exibir o conteúdo do arquivo `resource-metadata.json`:

   ```
   $ cd /opt/ml/metadata/
   cat resource-metadata.json
   ```

   O arquivo deverá ser semelhante ao seguinte:

   ```
   {
       "AppType": "KernelGateway",
       "DomainId": "d-xxxxxxxxxxxx",
       "UserProfileName": "profile-name",
       "ResourceArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-2:account-id:app/d-xxxxxxxxxxxx/profile-name/KernelGateway/datascience--1-0-ml-t3-medium",
       "ResourceName": "datascience--1-0-ml",
       "AppImageVersion":""
   }
   ```