Imágenes personalizadas - Amazon SageMaker AI
Comprobación de estado y URL de las aplicacionesEjemplos de Dockerfile

Imágenes personalizadas

Si necesita una funcionalidad diferente a la que proporciona la Distribución de SageMaker, puede traer su propia imagen con sus extensiones y paquetes personalizados. También puede utilizarla para personalizar la interfaz de usuario del editor de código para adaptarla a sus propias necesidades de marca o de conformidad.

En la siguiente página se proporciona información y plantillas específicas del Editor de código para crear sus propias imágenes de SageMaker AI personalizadas. El objetivo es complementar la información y las instrucciones de Amazon SageMaker Studio sobre cómo crear su propia imagen de SageMaker AI y cómo incorporar su propia imagen en Studio. Para obtener más información sobre las imágenes de Amazon SageMaker AI personalizadas y cómo incorporar su propia imagen en Studio, consulte Bring your own image (BYOI).

Comprobación de estado y URL de las aplicaciones

  • Base URL: la URL base de la aplicación BYOI debe ser CodeEditor/default. Solo puede tener una aplicación y siempre debe denominarse default.

  • Punto de conexión de comprobación de estado: usted debe alojar el servidor del Editor de código en 0.0.0.0 puerto 8888 para que SageMaker AI lo detecte.

  • Autenticación: debe pasar --without-connection-token al abrir sagemaker-code-editor para permitir que SageMaker AI autentique a sus usuarios.

nota

Si utiliza la distribución de Amazon SageMaker como imagen base, estos requisitos ya están cubiertos como parte del script entrypoint-code-editor incluido.

Ejemplos de Dockerfile

Los siguientes ejemplos son Dockerfile que cumplen con la información y Especificaciones de imágenes personalizadas anteriores.

nota

Si va a incorporar su propia imagen en Estudio unificado de Amazon SageMaker, tendrá que seguir las Dockerfile specifications de la Guía del usuario de Estudio unificado de Amazon SageMaker.

Puede consultar ejemplos de Dockerfile para Estudio unificado de Amazon SageMaker en el Dockerfile example de la Guía del usuario de Estudio unificado de Amazon SageMaker.

Example micromamba Dockerfile

El siguiente es un ejemplo de Dockerfile para crear una imagen desde cero utilizando un entorno base: micromamba. 

FROM mambaorg/micromamba:latest
ARG NB_USER="sagemaker-user"
ARG NB_UID=1000
ARG NB_GID=100

USER root

RUN micromamba install -y --name base -c conda-forge sagemaker-code-editor

USER $NB_UID

CMD eval "$(micromamba shell hook --shell=bash)"; \
    micromamba activate base; \
    sagemaker-code-editor --host 0.0.0.0 --port 8888 \
        --without-connection-token \
        --base-path "/CodeEditor/default"
Example SageMaker AI Distribution Dockerfile

El siguiente es un ejemplo de Dockerfile para crear una imagen basada en Distribución de Amazon SageMaker AI:

FROM public.ecr.aws/sagemaker/sagemaker-distribution:latest-cpu
ARG NB_USER="sagemaker-user"
ARG NB_UID=1000
ARG NB_GID=100
ENV MAMBA_USER=$NB_USER

USER root

 # install scrapy in the base environment
RUN micromamba install -y --name base -c conda-forge scrapy

 # download VSCodeVim
RUN \
  wget https://github.com/VSCodeVim/Vim/releases/download/v1.27.2/vim-1.27.2.vsix \
  -P /tmp/exts/ --no-check-certificate

 # Install the extension
RUN \
  extensionloc=/opt/amazon/sagemaker/sagemaker-code-editor-server-data/extensions \
  && sagemaker-code-editor \
    --install-extension "/tmp/exts/vim-1.27.2.vsix" \
    --extensions-dir "${extensionloc}"

USER $MAMBA_USER
ENTRYPOINT ["entrypoint-code-editor"]