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importante
Las políticas de IAM personalizadas que permiten a Amazon SageMaker Studio o Amazon SageMaker Studio Classic crear SageMaker recursos de Amazon también deben conceder permisos para añadir etiquetas a esos recursos. El permiso para añadir etiquetas a los recursos es necesario porque Studio y Studio Classic etiquetan automáticamente todos los recursos que crean. Si una política de IAM permite a Studio y Studio Classic crear recursos, pero no permite el etiquetado, se pueden producir errores de tipo AccessDenied «» al intentar crear recursos. Para obtener más información, consulte Proporcione permisos para etiquetar los recursos de SageMaker IA.
AWS políticas gestionadas para Amazon SageMaker AIque otorgan permisos para crear SageMaker recursos ya incluyen permisos para añadir etiquetas al crear esos recursos.
importante
A partir del 30 de noviembre de 2023, la experiencia anterior de Amazon SageMaker Studio pasa a denominarse Amazon SageMaker Studio Classic. La siguiente sección es específica del uso de la aplicación de Studio Classic. Para obtener información sobre el uso de la experiencia de Studio actualizada, consulte Amazon SageMaker Studio.
En este tema se describe cómo crear una imagen de SageMaker IA personalizada mediante la consola de SageMaker IA o AWS CLI.
Al crear una imagen desde la consola, la SageMaker IA también crea una versión inicial de la imagen. La versión de la imagen representa una imagen de contenedor en Amazon Elastic Container Registry (ECR)
Una vez que hayas creado tu imagen de SageMaker IA personalizada, debes adjuntarla a tu dominio o espacio compartido para usarla con Studio Classic. Para obtener más información, consulte Adjunta una imagen de SageMaker IA personalizada.
Crea una imagen de SageMaker IA desde la consola
En la siguiente sección se muestra cómo crear una imagen de SageMaker IA personalizada desde la consola de SageMaker IA.
Para crear una imagen
-
Abre la consola Amazon SageMaker AI en https://console.aws.amazon.com/sagemaker/
. -
En el panel de navegación izquierdo, seleccione Configuraciones de administración.
-
En Configuraciones de administrador, elija Imágenes.
-
En la página Imágenes personalizadas, elija Crear imagen.
-
Para Fuente de imagen, introduzca la ruta de registro de la imagen de contenedor en Amazon ECR. La ruta tiene el siguiente formato:
acct-id
.dkr.ecr.region
.amazonaws.com/repo-name[:tag] or [@digest]
-
Seleccione Siguiente.
-
En Propiedades de imagen, introduzca lo siguiente:
-
Nombre de imagen: el nombre debe ser exclusivo de su cuenta en la Región de AWS actual.
-
(Opcional) Nombre para mostrar: nombre que se muestra en la interfaz de usuario de Studio Classic. Cuando no se proporciona, se muestra
Image name
. -
(Opcional) Descripción: descripción de la imagen.
-
Función de IAM: la función debe tener la AmazonSageMakerFullAccess
política adjunta. Utilice el menú desplegable para elegir una de las opciones siguientes: -
Crear un nuevo rol: especifique cualquier bucket adicional de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) al que desee que los usuarios de sus cuadernos tengan acceso. Si no desea permitir el acceso a buckets adicionales, elija Ninguno.
SageMaker La IA vincula la
AmazonSageMakerFullAccess
política a la función. El rol permite a los usuarios de sus cuadernos acceder a los buckets de S3 que aparecen junto a las marcas de verificación. -
Introducir un ARN de rol de IAM personalizado: introduzca el nombre de recurso de Amazon (ARN) de su rol de IAM.
-
Usar rol existente: elija uno de los roles existentes de la lista.
-
-
(Opcional) Etiquetas de imagen: elija Añadir nueva etiqueta. Puede añadir hasta 50 etiquetas. Las etiquetas se pueden buscar mediante la interfaz de usuario de Studio Classic, la consola de SageMaker IA o la API de SageMaker IA
Search
.
-
-
Elija Enviar.
La nueva imagen se muestra en la lista Imágenes personalizadas y se resalta brevemente. Una vez creada correctamente la imagen, puede elegir el nombre de la imagen para ver sus propiedades o elegir Crear versión para crear otra versión.
Para crear otra versión de la imagen
-
Elija Crear versión en la misma fila que la imagen.
-
Para Fuente de imagen, introduzca la ruta de registro de la imagen de contenedor de Amazon ECR. La imagen del contenedor no debe ser la misma imagen que se usó en una versión anterior de la imagen de SageMaker IA.
Cree una imagen de SageMaker IA a partir de AWS CLI
Realice los siguientes pasos para crear una imagen de SageMaker IA a partir de la imagen del contenedor utilizando el AWS CLI.
Cree una
Image
.Cree una
ImageVersion
.Cree un archivo de configuración.
Cree una
AppImageConfig
.
Para crear las entidades de imagen de SageMaker IA
-
Cree una imagen de SageMaker IA.
aws sagemaker create-image \ --image-name custom-image \ --role-arn arn:aws:iam::
<acct-id>
:role/service-role/<execution-role>
El resultado debería ser similar al siguiente.
{ "ImageArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-2:acct-id:image/custom-image" }
-
Cree una versión de imagen de SageMaker IA a partir de la imagen del contenedor.
aws sagemaker create-image-version \ --image-name custom-image \ --base-image
<acct-id>
.dkr.ecr.<region>
.amazonaws.com/smstudio-custom:custom-imageEl resultado debería ser similar al siguiente.
{ "ImageVersionArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-2:acct-id:image-version/custom-image/1" }
-
Compruebe que la versión de la imagen se haya creado correctamente.
aws sagemaker describe-image-version \ --image-name custom-image \ --version-number 1
El resultado debería ser similar al siguiente.
{ "ImageVersionArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-2:acct-id:image-version/custom-image/1", "ImageVersionStatus": "CREATED" }
nota
Si la respuesta es
"ImageVersionStatus": "CREATED_FAILED"
, también incluye el motivo del error. Un problema de permisos es una causa común de error. También puedes comprobar tus CloudWatch registros de Amazon si se produce un error al iniciar o ejecutar la KernelGateway aplicación para obtener una imagen personalizada. El nombre del grupo de registro es/aws/sagemaker/studio
. El nombre del flujo de registro es$domainID/$userProfileName/KernelGateway/$appName
. -
Cree un archivo de configuración llamado
app-image-config-input.json
. El valorName
deKernelSpecs
debe coincidir con el nombre de kernelSpec disponible en la imagen asociada a estaAppImageConfig
. Este valor distingue entre mayúsculas y minúsculas. Puede encontrar las kernelSpecs disponibles en una imagen ejecutandojupyter-kernelspec list
desde un intérprete de comandos dentro del contenedor.MountPath
es la ruta dentro de la imagen para montar el directorio principal de Amazon Elastic File System (Amazon EFS). Debe ser diferente de la ruta que utiliza dentro del contenedor porque esa ruta se anulará cuando se monte el directorio principal de Amazon EFS.nota
Las siguientes combinaciones de
DefaultUID
yDefaultGID
son los únicos valores aceptables:DefaultUID: 1000 y DefaultGID: 100
DefaultUID: 0 y DefaultGID: 0
{ "AppImageConfigName": "custom-image-config", "KernelGatewayImageConfig": { "KernelSpecs": [ { "Name": "python3", "DisplayName": "Python 3 (ipykernel)" } ], "FileSystemConfig": { "MountPath": "/home/sagemaker-user", "DefaultUid": 1000, "DefaultGid": 100 } } }
-
Crea el archivo AppImageConfig con el archivo creado en el paso anterior.
aws sagemaker create-app-image-config \ --cli-input-json file://app-image-config-input.json
El resultado debería ser similar al siguiente.
{ "AppImageConfigArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-2:acct-id:app-image-config/custom-image-config" }