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# 使用 SageMaker API 或 建立或更新具有訓練計畫的 Studio 應用程式 AWS CLI
<a name="use-training-plan-for-studio-app-creation-using-api-cli-sdk"></a>

若要針對 SageMaker Studio 應用程式使用 SageMaker 訓練計畫，請在呼叫 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateApp.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateApp.html) API 操作[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ResourceSpec.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ResourceSpec.html)時，在 的 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ResourceSpec.html#sagemaker-Type-ResourceSpec-TrainingPlanArn](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ResourceSpec.html#sagemaker-Type-ResourceSpec-TrainingPlanArn) 參數中指定訓練計畫的 ARN。

下列範例示範如何使用 建立具有訓練計畫的 JupyterLab 或程式碼編輯器應用程式 AWS CLI。`CodeEditor` 視需要將 `--app-type`值取代為 `JupyterLab`或 。`InstanceType` 必須符合訓練計畫的執行個體類型：

```
aws sagemaker create-app \
  --domain-id {{d-xxxxxxxxxxxx}} \
  --space-name {{my-space}} \
  --app-type {{JupyterLab}} \
  --app-name {{default}} \
  --resource-spec '{
    "InstanceType": "{{instance-type}}",
    "TrainingPlanArn": "{{arn:aws:sagemaker:us-east-1:123456789012:training-plan/my-training-plan}}"
  }'
```

建立應用程式後，您可以呼叫 `DescribeApp` API 驗證訓練計畫關聯。`ResourceSpec` 如果應用程式是使用訓練計劃建立的，回應會在 `TrainingPlanArn`中包含 。

```
aws sagemaker describe-app \
  --domain-id {{d-xxxxxxxxxxxx}} \
  --space-name {{my-space}} \
  --app-type {{JupyterLab}} \
  --app-name {{default}}
```

若要更新現有應用程式的訓練計劃，請刪除目前的應用程式，並使用上述`create-app`命令使用更新的訓練計劃 ARN 建立新的應用程式：

```
aws sagemaker delete-app \
  --domain-id {{d-xxxxxxxxxxxx}} \
  --space-name {{my-space}} \
  --app-type {{JupyterLab}} \
  --app-name {{default}}
```