Especificaciones de Dockerfile
La imagen que especifique en su Dockerfile debe coincidir con las especificaciones de las siguientes secciones para crear la imagen correctamente.
Ejecutar la imagen
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Entrypoint
: recomendamos incrustar el punto de entrada en la imagen siguiendo las instrucciones de Docker,CMD
oEntrypoint
. También puede configurar losContainerEntrypoint
yContainerArguments
que se pasan al contenedor en el tiempo de ejecución. -
EnvVariables
: con Studio, puede configurar variables deContainerEnvironment
que están disponibles en un contenedor. La variable de entorno se sobrescribe con las variables de entorno de SageMaker. Para proporcionarle una mejor experiencia, las variables de entorno suelen serAWS_
ySageMaker_namespaced
para dar prioridad a los entornos de plataforma.A continuación se muestran las variables de entorno:
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AWS_REGION
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AWS_DEFAULT_REGION
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AWS_CONTAINER_CREDENTIALS_RELATIVE_URI
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SageMaker_SPACE_NAME
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Especificaciones para el usuario y el sistema de archivos
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WorkingDirectory
: el volumen de Amazon EBS de su espacio está montado en la ruta/home/sagemaker-user
. No puede cambiar la ruta de montaje. Utilice la instrucciónWORKDIR
para establecer el directorio de trabajo de la imagen en una carpeta dentro de/home/sagemaker-user
. -
UID
: ID del usuario del contenedor de Docker. UID=1000 es un valor admitido. Puede agregar acceso a sudo a sus usuarios. Los ID se han reasignado para evitar que un proceso que se ejecuta en el contenedor tenga más privilegios de los necesarios. -
GID
: ID del grupo del contenedor de Docker. GID=100 es un valor admitido. Puede agregar acceso a sudo a sus usuarios. Los ID se han reasignado para evitar que un proceso que se ejecuta en el contenedor tenga más privilegios de los necesarios. -
Directorios de metadatos: los directorios
/opt/.sagemakerintenral
y/opt/ml
que utiliza AWS. El archivo de metadatos de/opt/ml
contiene metadatos sobre recursos comoDomainId
.Utilice el siguiente comando para mostrar el contenido del sistema de archivos:
cat /opt/ml/metadata/resource-metadata.json {"AppType":"JupyterLab","DomainId":"
example-domain-id
","UserProfileName":"example-user-profile-name
,"ResourceArn":"arn:aws:sagemaker:Región de AWS
:111122223333
;:app/domain-ID
/user-ID
/Jupyte rLab/default","ResourceName":"default","AppImageVersion":"current"} -
Directorios de registro:
/var/logs/studio
están reservados para los directorios de registro de JupyterLab y las extensiones asociadas a él. Le recomendamos que no utilice las carpetas para crear la imagen.
Comprobación de estado y URL de las aplicaciones
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Base URL
: la URL base de la aplicación BYOI debe serjupyterlab/default
. Solo puede tener una aplicación y siempre debe denominarsedefault
. -
HealthCheck API
:HostAgent
utilizaHealthCheckAPI
en el puerto 8888 para comprobar el estado de la aplicación de JupyterLab.jupyterlab/default/api/status
es el punto de conexión de la comprobación de estado. -
Home/Default URL
: directorios/opt/.sagemakerinternal
y/opt/ml
que utiliza AWS. El archivo de metadatos de/opt/ml
contiene metadatos sobre recursos comoDomainId
. -
Autenticación: para habilitar la autenticación de los usuarios, desactive la autenticación basada en token o contraseña de cuaderno de Jupyter y permita todos los orígenes.
El siguiente es un ejemplo de Dockerfile de Amazon Linux 2 que cumple con las especificaciones anteriores:
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 && \ python3 -m pip install jupyterlab RUN python3 -m pip install --upgrade pip RUN python3 -m pip install --upgrade urllib3==1.26.6 USER ${NB_UID} CMD jupyter lab --ip 0.0.0.0 --port 8888 \ --ServerApp.base_url="/jupyterlab/default" \ --ServerApp.token='' \ --ServerApp.allow_origin='*'
El siguiente es un ejemplo de Dockerfile de Amazon SageMaker Distribution que cumple con las especificaciones anteriores:
FROM public.ecr.aws/sagemaker/sagemaker-distribution:latest-cpu ARG NB_USER="sagemaker-user" ARG NB_UID=1000 ARG NB_GID=100 ENV MAMBA_USER=$NB_USER USER root RUN apt-get update RUN micromamba install sagemaker-inference --freeze-installed --yes --channel conda-forge --name base USER $MAMBA_USER ENTRYPOINT ["jupyter-lab"] CMD ["--ServerApp.ip=0.0.0.0", "--ServerApp.port=8888", "--ServerApp.allow_origin=*", "--ServerApp.token=''", "--ServerApp.base_url=/jupyterlab/default"]