Comment résoudre les problèmes lorsque j'accède à un projet SageMaker AI dans SageMaker AI Studio ?

Résolution

Résoudre les problèmes liés aux autorisations manquantes

SageMaker AI Projects utilise le catalogue de services AWS pour utiliser ou créer des modèles de projets et fournir des ressources AWS pour vos comptes AWS. Les utilisateurs de votre domaine SageMaker AI Studio ne peuvent accéder à ces modèles ou les consulter que lorsque vous accordez des autorisations Projects.

Si votre utilisateur ne dispose pas des autorisations Projects, il reçoit un message d'erreur similaire à l'exemple suivant :

« Amazon SageMaker project templates aren't activated for your account. Contact your administrator to activate SageMaker project templates. »

Pour résoudre ce problème, accordez des autorisations Projects à l'administrateur et aux utilisateurs du rôle d'exécution de domaine.

Vous pouvez également rencontrer des problèmes d'autorisation, car les éléments suivants sont manquants, supprimés, modifiés ou recréés manuellement :

• Un rôle de service créé par SageMaker AI Studio lorsque vous avez activé SageMaker AI Project
• Amazon SageMaker AI JumpStart

Pour résoudre ce problème, procédez comme suit pour désactiver les modèles de projet SageMaker AI et SageMaker AI JumpStart :

1. Ouvrez la console SageMaker AI.
2. Dans le volet de navigation, choisissez Domaines.
3. Sélectionnez votre domaine.
4. Choisissez l'onglet Configurations de l'application.
5. Dans SageMaker Studio Classic, choisissez Modifier.
6. Dans SageMaker Projects et JumpStart, désactivez les options suivantes :
   Activer les modèles de projet Amazon SageMaker et Amazon SageMaker JumpStart pour ce compte
   Activer les modèles de projet Amazon SageMaker et Amazon SageMaker JumpStart pour les utilisateurs de Studio
7. Sélectionnez Soumettre.
8. Supprimez tous les rôles Gestion des identités et des accès AWS (AWS IAM) qui commencent par AmazonSageMakerServiceCatalogProduct*.
9. Suivez les instructions précédentes pour activer les commutateurs qui activent les modèles de projet SageMaker AI et JumpStart. Cette étape vous permet de créer plusieurs nouveaux rôles.

Résoudre les problèmes de réseau en mode VPC uniquement

Remarque : si des erreurs surviennent lorsque vous exécutez des commandes de l'interface de la ligne de commande AWS (AWS CLI), consultez la section Résoudre des erreurs liées à l’AWS CLI. Vérifiez également que vous utilisez bien la version la plus récente de l'AWS CLI.

L'accès à Internet n'est pas actif avec le type d'accès réseau réseau cloud privé virtuel (VPC) uniquement. Vous ne pouvez exécuter un bloc-notes Studio AI que lorsque les conditions suivantes sont remplies :

• Votre VPC possède un point de terminaison vers l'API et le moteur d'exécution SageMaker AI ou une passerelle NAT avec accès à Internet.
• Vos groupes de sécurité autorisent les connexions sortantes.

Si vous n'avez pas besoin d'un accès à une passerelle NAT pour votre projet SageMaker AI, vous devez créer des points de terminaison de VPC avec interface AWS PrivateLink pour vous connecter à com.amazonaws.[region].servicecatalog. Par exemple, si vous utilisez SageMaker AI Studio dans la région AWS eu-west-1, utilisez com.amazonaws.eu-west-1.servicecatalog. Pour plus d'informations, consultez la section Conditions requises pour utiliser le mode VPC uniquement.

Pour vérifier que les paramètres réseau de votre studio autorisent la connexion à l'API SageMaker AI et aux points de terminaison du catalogue de services, exécutez les commandes suivantes depuis un terminal système SageMaker AI Studio.

Exécutez la commande suivante pour vérifier l'accès au point de terminaison de l'API SageMaker AI :

curl -v https://api.sagemaker.example-region.amazonaws.com

Exécutez la commande suivante pour vérifier l'accès au point de terminaison du catalogue de services dans la région souhaitée :

curl -v https://servicecatalog.example-region.amazonaws.com

Si l'erreur Connection timeout s'affiche lorsque vous exécutez les commandes précédentes, vérifiez que vous avez configuré les paramètres réseau de votre VPC pour le mode VPC uniquement.

Pour afficher la liste des projets disponibles depuis le terminal système, exécutez la commande list-projects de l'AWS CLI :

aws sagemaker list-projects --sort-by CreationTime --sort-order Descending

Remarque : si vous ne pouvez pas afficher la même liste dans l'interface de SageMaker AI Studio, assurez-vous de mettre à jour le domaine de votre studio.

Puis, procédez comme ceci :

1. Lancez l'application SageMaker AI Studio.
2. Dans le menu en haut de la page, choisissez Afficher.
3. Dans la barre de menus, choisissez Activer la palette de commandes. Ou appuyez sur Ctrl + Shift + C.
4. Recherchez Réinitialiser l'état de l'application dans la barre de recherche, puis choisissez cette option.