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# Images personnalisées
<a name="studio-updated-jl-admin-guide-custom-images"></a>

Si vous avez besoin de fonctionnalités différentes de celles fournies par SageMaker la distribution, vous pouvez apporter votre propre image avec vos extensions et packages personnalisés. Vous pouvez également l'utiliser pour personnaliser l' JupyterLab interface utilisateur en fonction de vos propres besoins en matière de marque ou de conformité.

La page suivante fournit des informations JupyterLab spécifiques et des modèles pour créer vos propres images d' SageMaker IA personnalisées. Ceci est destiné à compléter les informations et les instructions d'Amazon SageMaker Studio sur la création de votre propre image SageMaker AI et l'intégration de votre propre image dans Studio. Pour en savoir plus sur les images Amazon SageMaker AI personnalisées et sur la manière d'intégrer votre propre image dans Studio, consultez[Apporter votre propre image (BYOI)](studio-updated-byoi.md). 

**Topics**
+ [Surveillance de l’état et URL des applications](#studio-updated-jl-admin-guide-custom-images-app-healthcheck)
+ [Exemples de fichiers Docker](#studio-updated-jl-custom-images-dockerfile-templates)

## Surveillance de l’état et URL des applications
<a name="studio-updated-jl-admin-guide-custom-images-app-healthcheck"></a>
+ `Base URL` : l’URL de base de l’application BYOI doit être `jupyterlab/default`. Vous ne pouvez avoir qu’une seule application et elle doit toujours être nommée `default`.
+ `HealthCheck API`— L' SageMaker IA utilise le point de contrôle de santé du port `8888` pour vérifier l'état de santé de l' JupyterLabapplication. `jupyterlab/default/api/status`est le point final du bilan de santé.
+ `Home/Default URL`— Les `/opt/ml` répertoires `/opt/.sagemakerinternal` et utilisés par AWS. Le fichier de métadonnées dans `/opt/ml` contient des métadonnées sur des ressources telles que `DomainId`.
+ Authentification : pour activer l’authentification de vos utilisateurs, désactivez l’authentification par mot de passe ou par jeton de bloc-notes Jupyter, et autorisez toutes les origines.

## Exemples de fichiers Docker
<a name="studio-updated-jl-custom-images-dockerfile-templates"></a>

Les exemples suivants sont des fichiers `Dockerfile` qui répondent aux informations ci-dessus et aux [Spécifications d’images personnalisées](studio-updated-byoi-specs.md).

**Note**  
Si vous apportez votre propre image à SageMaker Unified Studio, vous devez suivre les [spécifications Dockerfile](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-specifications.html) du guide de l'*utilisateur d'Amazon SageMaker Unified Studio*.  
`Dockerfile`vous trouverez des exemples d' SageMaker Unified Studio dans l'[exemple Dockerfile du guide](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-specifications.html#byoi-specifications-example) de l'*utilisateur d'Amazon SageMaker Unified Studio*.

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#### [ Example AL2023 Dockerfile ]

L’exemple suivant est un fichier Dockerfile AL2023 qui répond aux informations ci-dessus et aux [Spécifications d’images personnalisées](studio-updated-byoi-specs.md).

```
FROM public.ecr.aws/amazonlinux/amazonlinux:2023

ARG NB_USER="sagemaker-user"
ARG NB_UID=1000
ARG NB_GID=100

# Install Python3, pip, and other dependencies
RUN yum install -y \
    python3 \
    python3-pip \
    python3-devel \
    gcc \
    shadow-utils && \
    useradd --create-home --shell /bin/bash --gid "${NB_GID}" --uid ${NB_UID} ${NB_USER} && \
    yum clean all

RUN python3 -m pip install --no-cache-dir \
    'jupyterlab>=4.0.0,<5.0.0' \
    urllib3 \
    jupyter-activity-monitor-extension \
    --ignore-installed

# Verify versions
RUN python3 --version && \
    jupyter lab --version

USER ${NB_UID}
CMD jupyter lab --ip 0.0.0.0 --port 8888 \
    --ServerApp.base_url="/jupyterlab/default" \
    --ServerApp.token='' \
    --ServerApp.allow_origin='*'
```

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#### [ Example  SageMaker Distribution sur Amazon Dockerfile ]

L’exemple suivant est un fichier Dockerfile Amazon SageMaker Distribution qui répond aux informations ci-dessus et aux [Spécifications d’images personnalisées](studio-updated-byoi-specs.md).

```
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

RUN apt-get update
RUN micromamba install sagemaker-inference --freeze-installed --yes --channel conda-forge --name base

USER $MAMBA_USER

ENTRYPOINT ["entrypoint-jupyter-server"]
```

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