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# 新增使用者設定檔
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下節說明如何使用 SageMaker AI 主控台或 AWS CLI，將使用者設定檔新增至網域。

將使用者設定檔新增至網域後，使用者可以使用 URL 登入。如果網域使用 AWS IAM Identity Center 進行身分驗證，使用者會收到一封電子郵件，其中包含登入網域的 URL。如果網域使用 AWS Identity and Access Management，您可以使用 [CreatePresignedDomainUrl](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreatePresignedDomainUrl.html) 為使用者設定檔建立 URL

## 從主控台新增使用者設定檔
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您可以遵循此程序，從 SageMaker AI 主控台將使用者設定檔新增至網域。

1. 開啟 Amazon SageMaker AI 主控台，網址為 [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/)。

1. 在左側導覽窗格中，選擇**管理員組態**。

1. 在**管理員組態**下，選擇**網域**。

1. 從網域清單中，選取您要將使用者設定檔新增至其中的網域。

1. 在**網域詳細資訊**頁面上，選擇**使用者設定檔**索引標籤。

1. 選擇**新增使用者**。這會開啟新頁面。

1. 使用您的使用者設定檔的預設名稱或新增自訂名稱。

1. 對於**執行角色**，請從角色選擇器中選擇選項。如果您選擇**輸入自訂 IAM 角色 ARN**，則該角色至少必須具有授與 SageMaker AI 擔任角色許可的信任政策。如需詳細資訊，請參閱 [SageMaker AI 角色](https://docs.aws.amazon.com//sagemaker/latest/dg/sagemaker-roles.html)。

   如果您選擇**建立新角色**，**建立 IAM 角色**對話方塊隨即開啟：

   1. 在**您指定的 S3 儲存貯體** 中，指定筆記本的使用者可以存取的其他 Amazon S3 儲存貯體。如果您不想將存取許可新增至更多儲存貯體，請選擇**無**。

   1. 選擇建**立角色**。SageMaker AI 會建立新 IAM 角色，即 `AmazonSageMaker-ExecutionPolicy`，並連接 [AmazonSageMakerFullAccess](https://console.aws.amazon.com//iam/home?#/policies/arn:aws:iam::aws:policy/AmazonSageMakerFullAccess) 政策。

1. (選用) 將標籤新增至使用者設定檔。使用者設定檔建立的所有資源都會有網域 ARN 標籤和使用者設定檔 ARN 標籤。網域 ARN 標籤是以網域識別碼為基礎，而使用者設定檔 ARN 標籤則以使用者設定檔名稱為基礎。

1. 選擇**下一步**。

1. 在 **SageMaker Studio** 區段中，您可以選擇較新還是 Classic 版本的 Studio 作為預設體驗。
   + 如果您選擇 **SageMaker Studio** (建議) 作為預設體驗，則 Studio Classic IDE 具有預設設定。如需預設設定的相關資訊，請參閱[預設設定](onboard-quick-start.md#onboard-quick-start-defaults)。

     如需 Studio 的相關資訊，請參閱 [Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md)。
   + 如果選擇 **Studio Classic** 作為預設體驗，您可以選擇啟用或停用筆記本資源共用。筆記本資源包含成品，例如儲存格輸出和 Git 儲存庫。如需筆記本資源的詳細資訊，請參閱[共用和使用 Amazon SageMaker Studio Classic 筆記本](notebooks-sharing.md)。

1. 在 **SageMaker Canvas** 下，您可以設定 SageMaker Canvas 設定。如需加入的指示和組態詳細資訊，請參閱 [Amazon Sagemaker Canvas 使用入門](canvas-getting-started.md)。

   1. 對於**Canvas 基礎許可組態**，請選取是否要建立使用 SageMaker Canvas 應用程式所需的最低許可。

1. 在 **RStudio** 下，如果是 RStudio 授權，請選取是否要使用下列其中一個授權建立使用者：
   + 未經授權
   + RStudio 管理員
   + RStudio 使用者

1. 選擇**下一步**。

1. 在**自訂 Studio UI** 頁面中，您可以自訂 Studio 中顯示的可檢視應用程式和機器學習 (ML) 工具。此自訂只會隱藏 Studio 左側導覽窗格中的應用程式和 ML 工具。如需 Studio UI 的相關資訊，請參閱[Amazon SageMaker Studio UI 概觀](studio-updated-ui.md)。

   如需應用程式的相關資訊，請參閱[Amazon SageMaker Studio 中支援的應用程式](studio-updated-apps.md)。

   Studio Classic 不提供自訂 Studio UI 功能。如果您想要將 Studio 設定為預設體驗，請選擇**上一個**並返回上一個步驟。

1. 選擇**下一步**。

1. 在檢閱了您的變更之後，請選擇**建立使用者設定檔**。

## 從 建立使用者設定檔 AWS CLI
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若要從 在網域中建立使用者設定檔 AWS CLI，請從本機電腦的終端機執行下列命令。如需有關 JupyterLab 可用版本 ARN 的詳細資訊，請參閱[設定預設 JupyterLab 版本](studio-jl.md#studio-jl-set)。

```
aws --region region \
sagemaker create-user-profile \
--domain-id domain-id \
--user-profile-name user-name \
--user-settings '{
  "JupyterServerAppSettings": {
    "DefaultResourceSpec": {
      "SageMakerImageArn": "sagemaker-image-arn",
      "InstanceType": "system"
    }
  }
}'
```

您可以使用 AWS CLI ，使用 [StudioWebPortalSettings](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_StudioWebPortalSettings.html) 為使用者自訂 Studio 中顯示的應用程式和 ML 工具。使用 `HiddenAppTypes` 隱藏應用程式和使用 `HiddenMlTools` 隱藏 ML 工具。如需自訂 Studio UI 左側導覽的詳細資訊，請參閱[在 Amazon SageMaker Studio UI 中隱藏機器學習工具和應用程式](studio-updated-ui-customize-tools-apps.md)。此功能不適用於 Studio Classic。