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.

# Benutzerdefinierte SageMaker Image-Spezifikationen für Amazon Studio Classic SageMaker
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**Anmerkung**  
Seit dem 30. November 2023 heißt das vorherige Amazon SageMaker Studio-Erlebnis nun Amazon SageMaker Studio Classic. Der folgende Abschnitt bezieht sich konkret auf die Verwendung der Studio-Classic-Anwendung. Informationen zur Verwendung der aktualisierten Studio-Konfiguration finden Sie unter [Amazon Studio SageMaker](studio-updated.md).  
Studio Classic wird weiterhin für bestehende Workloads beibehalten, ist jedoch nicht mehr für das Onboarding verfügbar. Sie können nur bestehende Studio Classic-Anwendungen beenden oder löschen und keine neuen erstellen. Wir empfehlen Ihnen, Ihre Arbeitslast auf das neue Studio-Erlebnis zu [ migrieren](studio-updated-migrate.md).

Die folgenden Spezifikationen gelten für das Container-Image, das durch eine SageMaker AI-Image-Version dargestellt wird.

**Das Image wird ausgeführt**  
`ENTRYPOINT`und `CMD` Anweisungen werden außer Kraft gesetzt, damit das Image als App ausgeführt werden kann. KernelGateway   
Port 8888 im Bild ist für den Betrieb des KernelGateway Webservers reserviert.

**Stoppen des Images**  
Die `DeleteApp`-API gibt das Äquivalent zu einem `docker stop`-Befehl aus. Andere Prozesse im Container erhalten die SIGKILL/SIGTERM Signale nicht.

**Kernel-Erkennung**  
SageMaker Die KI erkennt Kernel, wie sie in den [ Jupyter-Kernel-Spezifikationen definiert sind. ](https://jupyter-client.readthedocs.io/en/latest/kernels.html#kernelspecs)  
Sie können eine Liste von Kerneln angeben, die angezeigt werden sollen, bevor das Image ausgeführt wird. Wenn nicht angegeben, wird Python3 angezeigt. Verwenden Sie die [ DescribeAppImageConfig ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeAppImageConfig.html) API, um die Liste der Kernel anzuzeigen.  
Conda-Umgebungen werden standardmäßig als Kernel-Spezifikationen erkannt. 

**Dateisystem**  
Die Verzeichnisse `/opt/.sagemakerinternal` und `/opt/ml` sind reserviert. Alle Daten in diesen Verzeichnissen sind zur Laufzeit möglicherweise nicht sichtbar.

**Benutzerdaten**  
Jeder Benutzer in einer Domain erhält ein Benutzerverzeichnis auf einem gemeinsam genutzten Amazon Elastic File System-Volume im Image. Der Speicherort des aktuellen Benutzerverzeichnisses auf dem Amazon EFS-Volume ist konfigurierbar. Standardmäßig ist der Speicherort des Verzeichnisses `/home/sagemaker-user`.  
SageMaker AI konfiguriert UID/GID POSIX-Zuordnungen zwischen dem Image und dem Host. Standardmäßig wird die UID/GID (0/0) des Root-Benutzers dem auf dem Host zugeordnet. UID/GID   
Sie können diese Werte mithilfe der [ CreateAppImageConfig ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateAppImageConfig.html) API angeben.

**GID/UID Grenzwerte**  
Amazon SageMaker Studio Classic unterstützt nur Folgendes `DefaultUID` und `DefaultGID` Kombinationen:   
+  defaultUID: 1000 und defaultGID: 100, was einem Benutzer ohne Privilegien entspricht.
+  defaultUID: 0 und defaultGID: 0, was dem Root-Zugriff entspricht.

**Metadaten**  
Eine Metadatendatei befindet sich unter. `/opt/ml/metadata/resource-metadata.json` Den im Image definierten Variablen werden keine zusätzlichen Umgebungsvariablen hinzugefügt. Weitere Informationen finden Sie unter [Abrufen von App-Metadaten](notebooks-run-and-manage-metadata.md#notebooks-run-and-manage-metadata-app).

**GPU**  
Auf einer GPU-Instance wird das Image mit der `--gpus` Option ausgeführt. Nur das CUDA-Toolkit sollte im Image enthalten sein, nicht die NVIDIA-Treiber. Weitere Informationen finden Sie im [NVIDIA Benutzerhandbuch](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/user-guide.html).

**Metriken und Protokollierung**  
Die Protokolle des KernelGateway Vorgangs werden CloudWatch im Konto des Kunden an Amazon gesendet. Der Name der Protokollgruppe ist `/aws/sagemaker/studio`. Der Name des Protokollstream ist `$domainID/$userProfileName/KernelGateway/$appName`.

**Größe des Images**  
Limitiert auf 35 GB. Führen Sie den Befehl aus, um die Größe Ihres Images anzuzeigen`docker image ls`.  


## Beispiel-Dockerfile
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Die folgende Beispiel-Dockerfile erstellt ein Image, das auf Amazon Linux 2 basiert, installiert Pakete von Drittanbietern und den `python3` Kernel und legt den Bereich auf den Benutzer ohne Zugriffsrechte fest.

```
FROM public.ecr.aws/amazonlinux/amazonlinux:2

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

RUN \
    yum install --assumeyes python3 shadow-utils && \
    useradd --create-home --shell /bin/bash --gid "${NB_GID}" --uid ${NB_UID} ${NB_USER} && \
    yum clean all && \
    jupyter-activity-monitor-extension \
    python3 -m pip install ipykernel && \
    python3 -m ipykernel install

USER ${NB_UID}
```