Conditions requises pour les images personnalisées dans Amazon SageMaker Studio Classic - Amazon SageMaker AI

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Conditions requises pour les images personnalisées dans Amazon SageMaker Studio Classic

Important

Depuis le 30 novembre 2023, l'expérience Amazon SageMaker Studio précédente s'appelle désormais Amazon SageMaker Studio Classic. La section suivante est spécifique à l’utilisation de l’application Studio Classic. Pour en savoir plus sur l’utilisation de l’expérience Studio mise à jour, consultez Amazon SageMaker Studio.

Studio Classic est toujours maintenu pour les charges de travail existantes mais n'est plus disponible pour l'intégration. Vous pouvez uniquement arrêter ou supprimer des applications Studio Classic existantes et vous ne pouvez pas en créer de nouvelles. Nous vous recommandons de migrer votre charge de travail vers la nouvelle expérience Studio.

Vous devez remplir les conditions préalables suivantes pour apporter votre propre conteneur à utiliser avec Amazon SageMaker Studio Classic.

  • L’application Docker. Pour obtenir des informations sur la configuration de Docker, consultez Orientation et configuration.

  • Installez le AWS CLI en suivant les étapes décrites dans Getting started with the AWS CLI.

  • Une copie locale de n’importe quel fichier Docker pour créer une image compatible avec Studio Classic. Pour des exemples d'images personnalisées, consultez le référentiel d'exemples d'images personnalisées SageMaker AI Studio Classic.

  • Autorisations d’accès au service Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR). Pour plus d’informations, consultez Politiques gérées Amazon ECR.

  • Rôle d'Gestion des identités et des accès AWSexécution auquel la AmazonSageMakerFullAccesspolitique est attachée. Si vous avez intégré le domaine Amazon SageMaker AI, vous pouvez obtenir le rôle dans la section Résumé du domaine du panneau de configuration SageMaker AI.

  • Installez la CLI de génération d'image Studio Classic en suivant les étapes de SageMaker Docker Build. Cette CLI vous permet de créer un Dockerfile en utilisant. AWS CodeBuild