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Benutzerdefinierte Bilder in Amazon SageMaker Studio Classic - Amazon SageMaker KI
Wichtige Begriffe

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 Bilder in Amazon SageMaker Studio Classic

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 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.

Ein SageMaker Image ist eine Datei, die die Kernel, Sprachpakete und andere Abhängigkeiten identifiziert, die für die Ausführung eines Jupyter-Notebooks in Amazon Studio Classic erforderlich sind. SageMaker Diese Images werden verwendet, um eine Umgebung zu erstellen, in der Sie dann Jupyter Notebooks ausführen. Amazon SageMaker AI bietet viele integrierte Bilder, die Sie verwenden können. Eine Liste der integrierten Images finden Sie unter Amazon SageMaker Images zur Verwendung mit Studio Classic-Notebooks verfügbar.

Wenn Sie andere Funktionen benötigen, können Sie Ihre eigenen benutzerdefinierten Images in Studio Classic verwenden. Sie können Bilder und Bildversionen erstellen und Bildversionen an Ihre Domain oder Ihren gemeinsam genutzten Bereich anhängen, indem Sie das SageMaker AI-Kontrollfeld AWS SDK for Python (Boto3), das und das AWS Command Line Interface (AWS CLI) verwenden. Sie können mithilfe der SageMaker AI-Konsole auch Bilder und Bildversionen erstellen, auch wenn Sie noch nicht bei einer SageMaker AI-Domain angemeldet sind. SageMaker AI stellt Docker-Beispieldateien zur Verfügung, die Sie als Ausgangspunkt für Ihre benutzerdefinierten SageMaker Bilder im SageMaker Studio Classic Custom Image Samples-Repository verwenden können.

In den folgenden Themen wird erklärt, wie Sie Ihr eigenes Image mithilfe der SageMaker AI-Konsole bereitstellen oder AWS CLI das Image anschließend in Studio Classic starten. Einen ähnlichen Blogartikel finden Sie unter Bringen Sie Ihre eigene R-Umgebung in Amazon SageMaker Studio Classic. Notizbücher, in denen gezeigt wird, wie Sie Ihr eigenes Image für Schulungen und Inferenzen verwenden können, finden Sie unter Amazon SageMaker Studio Classic Container Build CLI.

Wichtige Begriffe

Im folgenden Abschnitt werden die wichtigsten Begriffe für die Verwendung Ihres eigenen Images mit Studio Classic definiert.

  • Dockerfile: Ein Dockerfile ist eine Datei, die die Sprachpakete und andere Abhängigkeiten für Ihr Docker-Image identifiziert.

  • Docker-Image: Das Docker-Image ist ein gebautes Dockerfile. Dieses Image ist in Amazon ECR eingecheckt und dient als Grundlage für das AI-Image. SageMaker

  • SageMaker Bild: Ein SageMaker Image ist ein Halter für eine Reihe von SageMaker AI-Image-Versionen, die auf Docker-Images basieren. Jede Image-Version ist unveränderlich.

  • Image-Version: Eine Image-Version eines SageMaker Images stellt ein Docker-Image dar und wird in einem Amazon ECR-Repository gespeichert. Jede Image-Version ist unveränderlich. Diese Image-Versionen können an eine Domain oder einen gemeinsam genutzten Bereich angehängt und mit Studio Classic verwendet werden.

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