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Das Image, das Sie in Ihrem Dockerfile angeben, muss den Spezifikationen in den folgenden Abschnitten entsprechen, damit das Image erfolgreich erstellt werden kann.
Das Image wird ausgeführt
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Entrypoint— Wir empfehlen, den Einstiegspunkt mit dem DockerCMDoderEntrypointAnweisungen. Sie können auch Dateien konfigurierenContainerEntrypointContainerArguments, die zur Laufzeit an den Container übergeben werden. Weitere Informationen finden Sie unterCodeEditorAppImageConfig. -
EnvVariables— Mit Studio können SieContainerEnvironmentVariablen konfigurieren, die einem Container zur Verfügung gestellt werden. Die Umgebungsvariable wird mit den Umgebungsvariablen von SageMaker AI überschrieben. Um Ihnen ein besseres Erlebnis zu bieten, sind die Umgebungsvariablen in der RegelAWS_undSageMaker AI_namespacedum Plattformumgebungen Priorität einzuräumen.Im Folgenden sind die Umgebungsvariablen aufgeführt:
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AWS_REGION -
AWS_DEFAULT_REGION -
AWS_CONTAINER_CREDENTIALS_RELATIVE_URI -
SAGEMAKER_SPACE_NAME
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Spezifikationen für den Benutzer und das Dateisystem
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WorkingDirectory— Das Amazon EBS-Volume für Ihren Speicherplatz ist auf dem Pfad/home/sagemaker-userbereitgestellt. Sie können den Bereitstellungspfad nicht ändern. Verwenden Sie dieWORKDIRAnweisung, um das Arbeitsverzeichnis Ihres Images auf einen Ordner darin festzulegen/home/sagemaker-user. -
UID— Die Benutzer-ID des Docker Container. UID=1000 ist ein unterstützter Wert. Sie können Ihren Benutzern Sudo-Zugriff hinzufügen. Sie IDs werden neu zugeordnet, um zu verhindern, dass ein im Container ausgeführter Prozess mehr Rechte als nötig hat. -
GID— Die Gruppen-ID des Docker Container. GID=100 ist ein unterstützter Wert. Sie können Ihren Benutzern Sudo-Zugriff hinzufügen. Sie IDs werden neu zugeordnet, um zu verhindern, dass ein im Container ausgeführter Prozess mehr Rechte als nötig hat. -
Metadatenverzeichnisse — Die
/opt/mlVerzeichnisse/opt/.sagemakerinternalund, die von AWS verwendet werden. Die Metadatendatei in/opt/mlenthält Metadaten zu Ressourcen wieDomainId.Verwenden Sie den folgenden Befehl, um den Inhalt des Dateisystems anzuzeigen:
cat /opt/ml/metadata/resource-metadata.json {"AppType":"CodeEditor","DomainId":"example-domain-id","UserProfileName":"example-user-profile-name,"ResourceArn":"arn:aws:sagemaker:AWS-Region:111122223333;:app/domain-ID/user-ID/CodeEditor/default","ResourceName":"default","AppImageVersion":"current"} -
Protokollverzeichnisse —
/var/log/studiosind für die Protokollierungsverzeichnisse des Code-Editors und die damit verbundenen Erweiterungen reserviert. Wir empfehlen, dass Sie die Ordner nicht bei der Erstellung Ihres Images verwenden.
Gesundheitscheck und URL für Anwendungen
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Base URL— Die Basis-URL für die BYOI-Anwendung musscodeeditor/defaultlauten. Sie können nur eine Anwendung haben und diese muss immer benanntdefaultsein. -
Health Check-Endpunkt — Sie müssen Ihren Code Editor-Server auf 0.0.0.0 Port 8888 hosten, damit SageMaker KI ihn erkennen kann.
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Authentifizierung — Sie müssen
--without-connection-tokenbeim Öffnen den Vorgang bestehensagemaker-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
Im Folgenden finden Sie ein Dockerfile-Beispiel, das die in den vorherigen Abschnitten aufgeführten Spezifikationen erfüllt, um mithilfe einer Basisumgebung ein Image von Grund auf neu zu erstellen: 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"
Im Folgenden finden Sie ein Dockerfile-Beispiel, das die in den vorherigen Abschnitten aufgeführten Spezifikationen erfüllt, um ein auf Amazon SageMaker AI
FROMpublic.ecr.aws/sagemaker/sagemaker-distribution:latest-cpuARG 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"]
