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# Defina padrões do console SageMaker AI para o Amazon Studio Classic SageMaker
<a name="studio-lcc-defaults-console"></a>

**Importante**  
Políticas personalizadas do IAM que permitem que o Amazon SageMaker SageMaker Studio ou o Amazon Studio Classic criem SageMaker recursos da Amazon também devem conceder permissões para adicionar tags a esses recursos. A permissão para adicionar tags aos recursos é necessária porque o Studio e o Studio Classic marcam automaticamente todos os recursos que eles criam. Se uma política do IAM permitir que o Studio e o Studio Classic criem recursos, mas não permitisse a marcação, erros AccessDenied "" podem ocorrer ao tentar criar recursos. Para obter mais informações, consulte [Forneça permissões para marcar recursos de SageMaker IA](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).  
[AWS políticas gerenciadas para Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)que dão permissões para criar SageMaker recursos já incluem permissões para adicionar tags ao criar esses recursos.

**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 definir scripts de configuração de ciclo de vida padrão no console de SageMaker IA para os seguintes recursos.
+ Domínios
+ Perfis de usuário

Você não pode definir scripts de configuração de ciclo de vida padrão para espaços compartilhados no console de SageMaker IA. Para obter informações sobre como definir padrões para espaços compartilhados, consulte [Definir padrões a partir do AWS CLI para Amazon SageMaker Studio Classic](studio-lcc-defaults-cli.md).

As seções a seguir descrevem como definir scripts de configuração de ciclo de vida padrão no SageMaker console de IA.

**Topics**
+ [Pré-requisitos](#studio-lcc-defaults-cli-prerequisites)
+ [Definir uma configuração de ciclo de vida padrão para um domínio](#studio-lcc-defaults-cli-domain)
+ [Definir uma configuração de ciclo de vida padrão para um perfil do usuário](#studio-lcc-defaults-cli-user-profile)

## Pré-requisitos
<a name="studio-lcc-defaults-cli-prerequisites"></a>

Antes de começar, conclua os seguintes pré-requisitos:
+ Integre-se ao domínio de SageMaker IA seguindo as etapas em[Visão geral do domínio Amazon SageMaker AI](gs-studio-onboard.md).
+ Crie uma configuração de ciclo de vida seguindo as etapas em [Crie e associe uma configuração de ciclo de vida ao Amazon Studio Classic SageMaker](studio-lcc-create.md).

## Definir uma configuração de ciclo de vida padrão para um domínio
<a name="studio-lcc-defaults-cli-domain"></a>

O procedimento a seguir mostra como definir uma configuração de ciclo de vida padrão para um domínio a partir do console de SageMaker IA.

1. Abra o console do Amazon SageMaker AI em [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).

1. Na lista de domínios, selecione o nome do domínio para o qual definir a configuração de ciclo de vida padrão.

1. Na página **Detalhes do domínio**, escolha a guia de **Ambiente**.

1. Em **Configurações de ciclo de vida para aplicações pessoais do Studio**, selecione a configuração de ciclo de vida que você deseja definir como padrão para o domínio. Você pode definir padrões distintos para aplicativos JupyterServer e KernelGateway aplicativos.

1. Escolha **Definir como padrão**. Isso abre uma janela pop-up que lista os padrões atuais JupyterServer e KernelGateway os aplicativos.

1. Escolha **Definir como padrão** para definir a configuração do ciclo de vida como padrão para seu respectivo tipo de aplicação.

## Definir uma configuração de ciclo de vida padrão para um perfil do usuário
<a name="studio-lcc-defaults-cli-user-profile"></a>

O procedimento a seguir mostra como definir uma configuração de ciclo de vida padrão para um perfil de usuário no console de SageMaker IA.

1. Abra o console do Amazon SageMaker AI em [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).

1. Na lista de domínios, selecione o nome do domínio que contém o perfil de usuário para o qual você deseja definir a configuração padrão do ciclo de vida.

1. Da página **Detalhes do Domínio**, escolha a guia **Perfis de usuário**.

1. Selecione o nome do perfil do usuário para o qual definir a configuração padrão do ciclo de vida. Isso abre uma página de **Detalhes do usuário**.

1. Na página **Detalhes do usuário**, escolha **Editar**. Isso abre uma página **Editar perfil de usuário**.

1. Na página **Editar perfil de usuário**, escolha **Etapa 2 Configurações do Studio**.

1. Em **Configurações de ciclo de vida anexadas ao usuário**, selecione a configuração de ciclo de vida que você deseja definir como padrão para o perfil do usuário. Você pode definir padrões distintos para aplicativos JupyterServer e KernelGateway aplicativos.

1. Escolha **Definir como padrão**. Isso abre uma janela pop-up que lista os padrões atuais JupyterServer e KernelGateway os aplicativos.

1. Escolha **Definir como padrão** para definir a configuração do ciclo de vida como padrão para seu respectivo tipo de aplicação.