Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.
# Administratorhandbuch für Code Editor
Sie können Code Editor mit einer On-Demand-Instance für eine schnellere Startzeit und konfigurierbaren Speicher verwenden. Sie können eine Code-Editor-Anwendung über Amazon SageMaker Studio oder über den starten AWS CLI. Sie können die Standardeinstellungen von Code Editor auch in der Domain-Konsole bearbeiten. Weitere Informationen finden Sie unter [Bearbeiten von Domaineinstellungen](domain-edit.md). Die folgenden Themen beschreiben, wie Administratoren Code Editor auf Basis von Code-OSS, Visual Studio Code – Open Source, konfigurieren können, indem sie Speicheroptionen ändern, Umgebungen anpassen und Benutzerzugriffe verwalten. Außerdem enthalten sie Informationen zu den Voraussetzungen für die Verwendung von Code Editor.
**Topics**
+ [Erfüllen der Voraussetzungen](code-editor-admin-prerequisites.md)
+ [Gewähren von Zugriff für die Benutzer auf private Bereiche](code-editor-admin-user-access.md)
+ [Ändern der Standardspeichergröße](code-editor-admin-storage-size.md)
+ [Code-Editor-Lebenszykluskonfigurationen](code-editor-use-lifecycle-configurations.md)
+ [Benutzerdefinierte Images](code-editor-custom-images.md)
# Erfüllen der Voraussetzungen
Um den auf Code-OSS, Visual Studio Code – Open Source basierenden Code Editor verwenden zu können, müssen Sie die folgenden Voraussetzungen erfüllen.
1. Sie müssen zuerst in die Amazon SageMaker AI-Domain einsteigen und ein Benutzerprofil erstellen. Weitere Informationen finden Sie unter [Überblick über die Amazon SageMaker AI-Domain](gs-studio-onboard.md).
1. Wenn Sie mithilfe von mit Ihrer Code-Editor-Anwendung interagieren AWS CLI, müssen Sie außerdem die folgenden Voraussetzungen erfüllen.
1. Aktualisieren Sie das, AWS CLI indem Sie den Schritten unter [Installation der aktuellen AWS CLI Version](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/install-cliv1.html#install-tool-bundled) folgen.
1. Führen Sie `aws configure` von Ihrem lokalen Rechner aus und geben Sie Ihre AWS -Anmeldedaten ein. Informationen zu AWS Anmeldeinformationen finden Sie unter [AWS Anmeldeinformationen verstehen und abrufen](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws-sec-cred-types.html).
1. (Optional) Um mehr Speicherplatz und Rechenleistung für Ihre Anwendung zu erhalten, können Sie eine Erhöhung Ihrer AWS Kontingente beantragen. Weitere Informationen zur Beantragung einer Kontingenterhöhung finden Sie unter [Amazon SageMaker AI-Endpunkte und Kontingente](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/sagemaker.html).
# Gewähren von Zugriff für die Benutzer auf private Bereiche
**Wichtig**
Benutzerdefinierte IAM-Richtlinien, die es Amazon SageMaker Studio oder Amazon SageMaker Studio Classic ermöglichen, SageMaker Amazon-Ressourcen zu erstellen, müssen auch Berechtigungen zum Hinzufügen von Tags zu diesen Ressourcen gewähren. Die Berechtigung zum Hinzufügen von Tags zu Ressourcen ist erforderlich, da Studio und Studio Classic automatisch alle von ihnen erstellten Ressourcen taggen. Wenn eine IAM-Richtlinie Studio und Studio Classic das Erstellen von Ressourcen, aber kein Tagging erlaubt, können "AccessDenied" Fehler beim Versuch, Ressourcen zu erstellen, auftreten. Weitere Informationen finden Sie unter [Erteilen Sie Berechtigungen für das Taggen von SageMaker KI-Ressourcen](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).
[AWS verwaltete Richtlinien für Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)die Berechtigungen zum Erstellen von SageMaker Ressourcen gewähren, beinhalten bereits Berechtigungen zum Hinzufügen von Tags beim Erstellen dieser Ressourcen.
Dieser Abschnitt enthält eine Richtlinie, die Benutzern Zugriff auf private Bereiche gewährt. Sie können die Richtlinie auch verwenden, um private Bereiche und Anwendungen, die mit ihnen verknüpft sind, auf den Besitzer zu beschränken, der mit dem Benutzerprofil verknüpft ist.
Sie müssen Ihren Benutzern die folgenden Berechtigungen erteilen:
+ Private Bereiche
+ Das Benutzerprofil, das für den Zugriff auf die privaten Bereiche erforderlich ist
Um Berechtigungen bereitzustellen, fügen Sie den IAM-Rollen Ihrer Benutzer die folgende Richtlinie hinzu.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateApp",
"sagemaker:DeleteApp"
],
"Resource": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:app/*",
"Condition": {
"Null": {
"sagemaker:OwnerUserProfileArn": "true"
}
}
},
{
"Sid": "SMStudioCreatePresignedDomainUrlForUserProfile",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreatePresignedDomainUrl"
],
"Resource": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:user-profile/domain-id/user-profile-name"
},
{
"Sid": "SMStudioAppPermissionsListAndDescribe",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:ListApps",
"sagemaker:ListDomains",
"sagemaker:ListUserProfiles",
"sagemaker:ListSpaces",
"sagemaker:DescribeApp",
"sagemaker:DescribeDomain",
"sagemaker:DescribeUserProfile",
"sagemaker:DescribeSpace"
],
"Resource": "*"
},
{
"Sid": "SMStudioAppPermissionsTagOnCreate",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:AddTags"
],
"Resource": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:*/*",
"Condition": {
"Null": {
"sagemaker:TaggingAction": "false"
}
}
},
{
"Sid": "SMStudioRestrictSharedSpacesWithoutOwners",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateSpace",
"sagemaker:UpdateSpace",
"sagemaker:DeleteSpace"
],
"Resource": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:space/domain-id/*",
"Condition": {
"Null": {
"sagemaker:OwnerUserProfileArn": "true"
}
}
},
{
"Sid": "SMStudioRestrictSpacesToOwnerUserProfile",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateSpace",
"sagemaker:UpdateSpace",
"sagemaker:DeleteSpace"
],
"Resource": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:space/domain-id/*",
"Condition": {
"ArnLike": {
"sagemaker:OwnerUserProfileArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:user-profile/domain-id/user-profile-name"
},
"StringEquals": {
"sagemaker:SpaceSharingType": [
"Private",
"Shared"
]
}
}
},
{
"Sid": "SMStudioRestrictCreatePrivateSpaceAppsToOwnerUserProfile",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"sagemaker:CreateApp",
"sagemaker:DeleteApp"
],
"Resource": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:app/domain-id/*",
"Condition": {
"ArnLike": {
"sagemaker:OwnerUserProfileArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-1:111122223333:user-profile/domain-id/user-profile-name"
},
"StringEquals": {
"sagemaker:SpaceSharingType": [
"Private"
]
}
}
}
]
}
```
------
# Ändern der Standardspeichergröße
Sie können die Standardspeichereinstellungen für Ihre Benutzer ändern. Sie können die Standardspeichereinstellungen auch entsprechend Ihren organisatorischen Anforderungen und den Bedürfnissen Ihrer Benutzer ändern.
So ändern Sie die Speichergröße Ihrer Benutzer:
1. Aktualisieren Sie die Amazon-EBS-Speichereinstellungen in der Domain.
1. Erstellen Sie ein Benutzerprofil und geben Sie die darin enthaltenen Speichereinstellungen an.
Verwenden Sie den folgenden Befehl AWS Command Line Interface (AWS CLI), um die Domain zu aktualisieren.
```
aws --region $REGION sagemaker update-domain \
--domain-id $DOMAIN_ID \
--default-user-settings '{
"SpaceStorageSettings": {
"DefaultEbsStorageSettings":{
"DefaultEbsVolumeSizeInGb":5,
"MaximumEbsVolumeSizeInGb":100
}
}
}'
```
Verwenden Sie den folgenden AWS CLI Befehl, um das Benutzerprofil zu erstellen und die Standardspeichereinstellungen anzugeben.
```
aws --region $REGION sagemaker create-user-profile \
--domain-id $DOMAIN_ID \
--user-profile-name $USER_PROFILE_NAME \
--user-settings '{
"SpaceStorageSettings": {
"DefaultEbsStorageSettings":{
"DefaultEbsVolumeSizeInGb":5,
"MaximumEbsVolumeSizeInGb":100
}
}
}'
```
Verwenden Sie die folgenden AWS CLI Befehle, um die Standardspeichereinstellungen im Benutzerprofil zu aktualisieren.
```
aws --region $REGION sagemaker update-user-profile \
--domain-id $DOMAIN_ID \
--user-profile-name $USER_PROFILE_NAME \
--user-settings '{
"SpaceStorageSettings": {
"DefaultEbsStorageSettings":{
"DefaultEbsVolumeSizeInGb":25,
"MaximumEbsVolumeSizeInGb":200
}
}
}'
```
# Code-Editor-Lebenszykluskonfigurationen
Sie können Code-Editor-Lebenszykluskonfigurationen verwenden, um die Anpassung für Ihre Studio-Umgebung zu automatisieren. Diese Anpassung umfasst die Installation benutzerdefinierter Pakete, die Konfiguration von Erweiterungen, das Vorladen von Datensätzen und die Einrichtung von Quellcode-Repositorys.
In den folgenden Anweisungen wird das AWS Command Line Interface (AWS CLI) verwendet, um Lebenszykluskonfigurationen für den `CodeEditor` Anwendungstyp zu erstellen, anzuhängen, zu debuggen und zu trennen:
+ [Erstellen und Anfügen von Lebenszykluskonfigurationen in Studio](code-editor-use-lifecycle-configurations-studio-create.md)
+ [Debuggen von Lebenszykluskonfigurationen in Studio](code-editor-use-lifecycle-configurations-studio-debug.md)
+ [Trennen von Lebenszykluskonfigurationen in Studio](code-editor-use-lifecycle-configurations-studio-detach.md)
# Erstellen und Anfügen von Lebenszykluskonfigurationen in Studio
Der folgende Abschnitt enthält AWS CLI Befehle zum Erstellen einer Lebenszykluskonfiguration, zum Anhängen einer Lebenszykluskonfiguration beim Erstellen eines neuen Benutzerprofils und zum Anhängen einer Lebenszykluskonfiguration beim Aktualisieren eines Benutzerprofils. Voraussetzungen und allgemeine Schritte zum Erstellen und Anfügen von Lebenszykluskonfigurationen in Studio finden Sie unter [Erstellen der Lebenszykluskonfiguration](jl-lcc-create.md).
Wenn Sie Ihre Studio-Lebenszykluskonfiguration mit dem `create-studio-lifecycle-config`-Befehl erstellen, geben Sie unbedingt an, dass der `studio-lifecycle-config-app-type` `CodeEditor` ist. Das folgende Beispiel veranschaulicht, wie Sie eine neue Studio-Lebenszykluskonfiguration für Ihre Code-Editor-Anwendung erstellen können.
```
aws sagemaker create-studio-lifecycle-config \
--studio-lifecycle-config-name my-code-editor-lcc \
--studio-lifecycle-config-content $LCC_CONTENT \
--studio-lifecycle-config-app-type CodeEditor
```
Notieren Sie sich den ARN der neu erstellten Lebenszykluskonfiguration, die zurückgegeben wird. Geben Sie beim Anfügen einer Lebenszykluskonfiguration diesen ARN in der `LifecycleConfigArns`-Liste von `CodeEditorAppSettings` an.
Sie können beim Erstellen eines Benutzerprofils oder einer Domain eine Lebenszykluskonfiguration anfügen. Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie Sie ein neues Benutzerprofil mit angefügter Lebenszykluskonfiguration erstellen. Sie können auch eine neue Domain mit einer angefügter Lebenszykluskonfiguration erstellen, indem Sie den Befehl [create-domain](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/opensearch/create-domain.html) verwenden.
```
# Create a new UserProfile
aws sagemaker create-user-profile \
--domain-id domain-id \
--user-profile-name user-profile-name \
--user-settings '{
"CodeEditorAppSettings": {
"LifecycleConfigArns":
[lifecycle-configuration-arn-list]
}
}'
```
Sie können auch eine Lebenszykluskonfiguration anfügen, wenn Sie ein Benutzerprofil oder eine Domain aktualisieren. Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie Sie ein Benutzerprofil mit angefügter Lebenszykluskonfiguration aktualisieren. Sie können auch eine neue Domain mit einer angefügter Lebenszykluskonfiguration aktualisieren, indem Sie den Befehl [update-domain](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/update-domain.html) verwenden.
```
# Update a UserProfile
aws sagemaker update-user-profile \
--domain-id domain-id \
--user-profile-name user-profile-name \
--user-settings '{
"CodeEditorAppSettings": {
"LifecycleConfigArns":
[lifecycle-configuration-arn-list]
}
}'
```
# Debuggen von Lebenszykluskonfigurationen in Studio
Um Skripte für die Lebenszykluskonfiguration für Code Editor zu debuggen, müssen Sie Studio verwenden. Weitere Informationen zum Debuggen von Lebenszykluskonfigurationen in Studio finden Sie unter [Konfigurationen für den Debug-Lebenszyklus](jl-lcc-debug.md). Um die Protokolle für eine bestimmte Anwendung zu finden, suchen Sie in den Protokollstreams nach dem folgenden Format:
```
domain-id/space-name/CodeEditor/default/LifecycleConfigOnStart
```
# Trennen von Lebenszykluskonfigurationen in Studio
Um Lebenszykluskonfigurationen für Code Editor zu trennen, können Sie entweder die Konsole oder die AWS CLI verwenden. Schritte zum Trennen von Lebenszykluskonfigurationen von der Studio-Konsole finden Sie unter [Trennen von Lebenszykluskonfigurationen](jl-lcc-delete.md).
Um eine Lebenszykluskonfiguration mithilfe von zu trennen AWS CLI, entfernen Sie die gewünschte Lebenszykluskonfiguration aus der Liste der Lebenszykluskonfigurationen, die der Ressource zugeordnet sind. Anschließend übergeben Sie die Liste als Teil des jeweiligen Befehls:
+ [update-user-profile](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/update-user-profile.html)
+ [update-domain](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/update-domain.html)
Der folgende Befehl entfernt beispielsweise alle Lebenszykluskonfigurationen für die Code-Editor-Anwendung, die mit der Domain verknüpft ist.
```
aws sagemaker update-domain --domain-id domain-id \
--default-user-settings '{
"CodeEditorAppSettings": {
"LifecycleConfigArns":
[]
}
}'
```
# Erstellen einer Lebenszykluskonfiguration, um Repositorys in eine Code-Editor-Anwendung zu klonen
In diesem Abschnitt erfahren Sie, wie Sie ein Repository klonen und eine Code-Editor-Anwendung mit angefügter Lebenszykluskonfiguration erstellen.
1. Erstellen Sie auf Ihrem lokalen Rechner eine Datei namens `my-script.sh` mit folgendem Inhalt:
```
#!/bin/bash
set -eux
```
1. Klonen Sie das Repository Ihrer Wahl in Ihrem Skript für die Lebenszykluskonfiguration.
```
export REPOSITORY_URL="https://github.com/aws-samples/sagemaker-studio-lifecycle-config-examples.git"
git -C /home/sagemaker-user clone $REPOSITORY_URL
```
1. Nachdem Sie Ihr Skript fertiggestellt haben, erstellen Sie Ihre Lebenszykluskonfiguration und fügen Sie sie an. Weitere Informationen finden Sie unter [Erstellen und Anfügen von Lebenszykluskonfigurationen in Studio](code-editor-use-lifecycle-configurations-studio-create.md).
1. Erstellen Sie Ihre Code-Editor-Anwendung mit der angefügten Lebenszykluskonfiguration.
```
aws sagemaker create-app \
--domain-id domain-id \
--space-name space-name \
--app-type CodeEditor \
--app-name default \
--resource-spec "SageMakerImageArn=arn:aws:sagemaker:region:image-account-id:image/sagemaker-distribution-cpu,LifecycleConfigArn=arn:aws:sagemaker:region:user-account-id:studio-lifecycle-config/my-code-editor-lcc,InstanceType=ml.t3.large"
```
Weitere Informationen zum verfügbaren Code-Editor-Bild finden Sie ARNs unter[Anwendungs-Instances und Images von Code-Editor](code-editor-use-instances.md).
# Erstellen einer Lebenszykluskonfiguration zur Installation von Code-Editor-Erweiterungen
In diesem Abschnitt wird gezeigt, wie Sie eine Lebenszykluskonfiguration erstellen, um Erweiterungen aus dem [Open VSX Registry](https://open-vsx.org/) in Ihrer Code-Editor-Umgebung zu installieren.
1. Erstellen Sie auf Ihrem lokalen Rechner eine Datei namens `my-script.sh` mit folgendem Inhalt:
```
#!/bin/bash
set -eux
```
1. Installieren Sie im Skript die [Open VSX Registry](https://open-vsx.org/)-Erweiterung Ihrer Wahl:
```
sagemaker-code-editor --install-extension AmazonEMR.emr-tools --extensions-dir /opt/amazon/sagemaker/sagemaker-code-editor-server-data/extensions
```
Sie können den Namen der Erweiterung aus der URL der Erweiterung im [Open VSX Registry](https://open-vsx.org/) abrufen. Der im `sagemaker-code-editor`-Befehl zu verwendende Erweiterungsname sollte den gesamten Text enthalten, der `https://open-vsx.org/extension/` in der URL folgt. Ersetzen Sie alle Instances eines Schrägstrichs (`/`) durch einen Punkt (`.`). `AmazonEMR/emr-tools` sollte beispielsweise `AmazonEMR.emr-tools` sein.
![\[Die Amazon-EMR-Erweiterungsseite im Open VSX Registry.\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/sagemaker/latest/dg/images/code-editor/code-editor-emr-extension.png)
1. Nachdem Sie Ihr Skript fertiggestellt haben, erstellen Sie Ihre Lebenszykluskonfiguration und fügen Sie sie an. Weitere Informationen finden Sie unter [Erstellen und Anfügen von Lebenszykluskonfigurationen in Studio](code-editor-use-lifecycle-configurations-studio-create.md).
1. Erstellen Sie Ihre Code-Editor-Anwendung mit der angefügten Lebenszykluskonfiguration:
```
aws sagemaker create-app \
--domain-id domain-id \
--space-name space-name \
--app-type CodeEditor \
--app-name default \
--resource-spec "SageMakerImageArn=arn:aws:sagemaker:region:image-account-id:image/sagemaker-distribution-cpu,LifecycleConfigArn=arn:aws:sagemaker:region:user-account-id:studio-lifecycle-config/my-code-editor-lcc,InstanceType=ml.t3.large"
```
Weitere Informationen zum verfügbaren Code-Editor-Bild ARNs finden Sie unter[Anwendungs-Instances und Images von Code-Editor](code-editor-use-instances.md). Weitere Informationen zu Verbindungen und Erweiterungen finden Sie unter [Verbindungen und Erweiterungen von Code Editor](code-editor-use-connections-and-extensions.md).
# Benutzerdefinierte Images
Wenn Sie Funktionen benötigen, die sich von den im SageMaker Vertrieb bereitgestellten unterscheiden, können Sie mit Ihren benutzerdefinierten Erweiterungen und Paketen Ihr eigenes Image mitbringen. Sie können es auch verwenden, um die Code-Editor-Benutzeroberfläche an Ihre eigenen Branding- oder Compliance-Anforderungen anzupassen.
Auf der folgenden Seite finden Sie spezifische Informationen und Vorlagen für den Code-Editor, mit denen Sie Ihre eigenen benutzerdefinierten SageMaker KI-Images erstellen können. Dies soll die Informationen und Anweisungen von Amazon SageMaker Studio zur Erstellung Ihres eigenen SageMaker KI-Images und zum Einspielen Ihres eigenen Images in Studio ergänzen. Weitere Informationen zu benutzerdefinierten Amazon SageMaker AI-Images und dazu, wie Sie Ihr eigenes Bild in Studio importieren können, finden Sie unter[Bring Your Own Image (BYOI)](studio-updated-byoi.md).
**Topics**
+ [Zustandsprüfung und URL für Anwendungen](#code-editor-custom-images-app-healthcheck)
+ [Dockerfile-Beispiele](#code-editor-custom-images-dockerfile-templates)
## Zustandsprüfung und URL für Anwendungen
+ `Base URL` – Die Basis-URL für die BYOI-Anwendung muss `CodeEditor/default` lauten. Es ist nur eine Anwendung zulässig, und diese muss stets den Namen `default` haben.
+ Health Check-Endpunkt — Sie müssen Ihren Code Editor-Server auf 0.0.0.0 Port 8888 hosten, damit SageMaker KI ihn erkennen kann.
+ Authentifizierung — Sie müssen `--without-connection-token` beim Öffnen den Vorgang bestehen`sagemaker-code-editor`, damit SageMaker KI Ihre Benutzer authentifizieren kann.
**Anmerkung**
Wenn Sie Amazon SageMaker Distribution als Basis-Image verwenden, werden diese Anforderungen bereits als Teil des mitgelieferten `entrypoint-code-editor` Skripts erfüllt.
## Dockerfile-Beispiele
Die folgenden Beispiele sind `Dockerfile`s, die den obigen Informationen und [Benutzerdefinierte Image-Daten](studio-updated-byoi-specs.md) entsprechen.
**Anmerkung**
Wenn Sie Ihr eigenes Image in SageMaker Unified Studio verwenden, müssen Sie die [Dockerfile-Spezifikationen](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-specifications.html) im *Amazon SageMaker Unified Studio-Benutzerhandbuch* befolgen.
`Dockerfile`Beispiele für SageMaker Unified Studio finden Sie im [Dockerfile-Beispiel](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-specifications.html#byoi-specifications-example) im *Amazon SageMaker Unified Studio-Benutzerhandbuch*.
------
#### [ Example micromamba Dockerfile ]
Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine Dockerfile, mit der Sie mithilfe einer [https://mamba.readthedocs.io/en/latest/user_guide/micromamba.html](https://mamba.readthedocs.io/en/latest/user_guide/micromamba.html)-Basisumgebung ein Image von Grund auf neu erstellen können:
```
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 ]
Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für ein Dockerfile zum Erstellen eines Images auf Basis von [Amazon SageMaker AI Distribution](https://github.com/aws/sagemaker-distribution/tree/main):
```
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"]
```
------