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title = " AWS Instructor-Led Lab”
weight = 102
pre = “102. ”
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title: “AWS指导型实验室” weight: 11
请按照研讨会管理员关于如何登录为此研讨会提供的AWS账户的说明进行操作。请勿使用您的个人或商业帐户运行此研讨会，因为所需的预构建资源将无法使用。
Amazon SageMaker Studio访问
Amazon SageMaker Studio是一种基于Web的集成开发环境（IDE），用于机器学习，可让您构建、训练、调试、部署和监控机器学习模型。Studio提供了从实验到生产所需的所有工具，同时提高了您的生产力。
请按照以下步骤访问SageMaker Studio环境：
选择打开AWS控制台，并切换到您的讲师指示的AWS区域。
下图显示的是北弗吉尼亚，但您也可以选择其他地区，只要在该地区提供了SageMaker Studio。正确的区域必须由您的讲师传达。
您可以在这里
找到支持SageMaker Studio的AWS区域列表。
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导航到AWS管理控制台，在搜索框中搜索Amazon SageMaker
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在左侧选项卡上，点击域。
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应该已经预配置了一个SageMaker Studio域。在名称下点击
feature-store-workshop-<UUID>（或者无论创建了哪个sagemaker域名）。
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应该已经创建了一个Sagemaker Studio Domain用户配置文件。如下图所示，点击启动和Studio。
SageMaker Studio UX在新的浏览器窗口中打开，您将被重定向到该窗口。
- 从Studio应用程序面板中选择Studio Classic，然后在右侧的Studio Classic面板上点击打开：
如果操作单元格中没有**打开**按钮，您将看到**运行**操作。点击**运行**，等待2-5分钟，直到您在Studio Classic应用程序的单元格中看到**打开**。
一个新的浏览器窗口打开了Studio Classic，您将被重定向到该窗口：
如果您参加了AWS指导型研讨会或使用了提供的CloudFormation模板，研讨会内容会自动克隆到Studio EFS卷上，您无需任何操作。如果您使用自己的域和用户配置文件，请按照以下说明操作：
如果您参加AWS指导的研讨会，则不需要执行克隆操作。您可以停止并转到模块1。
本研讨会的代码托管在github 上。我们将使用git命令将代码下载到Studio工作区。
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打开一个系统终端窗口
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将安全的FeatureStore存储库克隆到您在Amazon Sagemaker Studio实例中的本地工作区。请注意：此存储库包含一个github子模块（ml-lineage-helper），某些笔记本示例需要克隆该子模块才能正常运行。因此，运行git clone时必须包含–recursive选项，像这样：
::code[git clone –recursive https://github.com/aws-samples/amazon-sagemaker-feature-store-end-to-end-workshop.git]
- 如果您已经克隆了存储库并需要拉取子模块代码，您可以从存储库的顶级目录运行此命令：
::code[git submodule update –init –recursive]
- 您应该注意到子模块克隆期间的以下输出行：
Submodule ‘ml-lineage-helper’ (https://github.com/aws-samples/ml-lineage-helper.git) registered for path ‘ml-lineage-helper’ Cloning into ‘/home/sagemaker-user/workshops/amazon-sagemaker-feature-store-end-to-end-workshop/ml-lineage-helper’…
- 检查存储库的内容，即目录结构和文件，因为您将在整个研讨会中需要它们。
