英文原标题：Manage Amazon SageMaker HyperPod Spaces directly from SageMaker Studio
本文为英文原文的机器翻译摘要，原文见：AWS Machine Learning Blog ↗
- Amazon SageMaker HyperPod 新增功能：可直接从 SageMaker Studio UI 创建和管理 HyperPod EKS 集群上的 SageMaker Spaces，无需命令行工具。
- 数据科学家和 ML 工程师现在可以在浏览器中启动 JupyterLab 和 Code Editor 环境，将集群访问到开发的时间缩短为几次点击。
- 新功能包括：通过引导表单创建 Space（可配置计算、命名空间、存储、任务治理和镜像）；在可搜索表格中查看所有 Space；一键启动/停止；直接在浏览器打开或通过远程 IDE（如 VS Code）连接。
- 管理员需一次性设置：安装 Spaces 插件（快速或自定义安装，自定义安装启用 Web UI 访问）、配置 EKS 访问条目（附加三个托管策略）、启用每用户身份传播（需更新 Studio 域）。
- 数据科学家在 Studio 中导航至 Compute → HyperPod，选择 IDE and Notebooks 标签页即可管理 Spaces；Space 状态显示 Running 后（冷集群通常几分钟，超配约 30-40 秒）可打开 JupyterLab 或 Code Editor。
关键数据
- Space 状态显示 Running 通常冷集群需几分钟，超配时约 30-40 秒。
- 管理员需附加三个托管策略：AmazonSagemakerHyperpodSpacePolicy、AmazonSagemakerHyperpodUserClusterPolicy、AmazonSagemakerHyperpodSpaceTemplatePolicy。
- 启用每用户身份传播需运行 aws sagemaker update-domain 命令，设置 ExecutionRoleSessionNameMode 为 USER_IDENTITY。
为什么值得看：该功能让数据科学家无需命令行即可在 HyperPod 集群上快速创建和管理交互式开发环境，简化了工作流程并提升了 GPU 资源利用率。
