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Compatibilidad con el modo local en Amazon SageMaker Studio

Modo de enfoque
Compatibilidad con el modo local en Amazon SageMaker Studio - Amazon SageMaker AI

Las traducciones son generadas a través de traducción automática. En caso de conflicto entre la traducción y la version original de inglés, prevalecerá la version en inglés.

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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.

Las aplicaciones de Amazon SageMaker Studio admiten el uso del modo local para crear estimadores, procesadores y canalizaciones y, a continuación, implementarlos en un entorno local. Con el modo local, puede probar los scripts de aprendizaje automático antes de ejecutarlos en entornos de alojamiento o formación gestionados por Amazon SageMaker AI. Studio admite el modo local en las aplicaciones siguientes:

  • Amazon SageMaker Studio clásico

  • JupyterLab

  • Editor de código, basado en Code-OSS, Visual Studio Code: Open Source

El modo local en las aplicaciones de Studio se invoca mediante el SDK de SageMaker Python. En las aplicaciones de Studio, el modo local funciona de forma similar a como funciona en las instancias de Amazon SageMaker Notebook, con algunas diferencias. Para obtener más información sobre el uso del modo local con el SDK de SageMaker Python, consulte Modo local.

nota

Las aplicaciones de Studio no admiten trabajos de varios contenedores en modo local. Los trabajos en modo local se limitan a una sola instancia para trabajos de entrenamiento, inferencia y procesamiento. Al crear un trabajo en modo local, la configuración del recuento de instancias debe ser 1

Docker Compatibilidad

Como parte de la compatibilidad con el modo local, las aplicaciones de Studio tienen un soporte limitado Docker capacidades de acceso. Con este soporte, los usuarios pueden interactuar con las Docker API de los cuadernos Jupyter o del terminal de imágenes de la aplicación. Los clientes pueden interactuar con Docker mediante una de las siguientes opciones:

Studio también admite una cantidad limitada Docker capacidades de acceso con las siguientes restricciones:

  • Uso de Docker no se admiten redes.

  • Docker no se admite el uso del volumen durante la ejecución del contenedor. Durante la orquestación del contenedor, solo se permiten las entradas de montaje de unión de volúmenes. Las entradas de montaje de unión de volúmenes deben estar ubicadas en el volumen de Amazon Elastic File System (Amazon EFS) de Studio Classic. Para las aplicaciones JupyterLab y el editor de código, debe estar ubicado en el volumen Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS).

  • Se permiten las operaciones de inspección de contenedores.

  • No se permite el mapeo del puerto del contenedor al host. Sin embargo, se puede especificar un puerto para el alojamiento. A continuación, se puede obtener acceso al punto de conexión desde Studio mediante la siguiente URL:

    http://localhost:port

Docker operaciones compatibles

En la siguiente tabla se muestran todas las Docker Los puntos finales de la API compatibles con Studio, incluidas las limitaciones de compatibilidad. Si algún punto de conexión de la API no figura en la tabla, Studio no lo admite.

Documentación de la API Limitaciones
SystemAuth
SystemEvents
SystemVersion
SystemPing
SystemPingHead
ContainerCreate
  • Los contenedores no se pueden ejecutar en Docker puente predeterminado o personalizado Docker redes. Los contenedores se ejecutan en la misma red que el contenedor de aplicaciones de Studio.

  • Los usuarios solo pueden usar el siguiente valor para el nombre de la red: sagemaker. Por ejemplo:

    docker run --net sagemaker parameter-values
  • Solo se permiten los montajes de unión para el uso de volúmenes. El directorio de hosts debe estar en Amazon EFS para KernelGateway las aplicaciones o en Amazon EBS para otras aplicaciones.

  • Los contenedores no pueden ejecutarse en modo con privilegios ni con permisos de computación seguros elevados.

ContainerStart
ContainerStop
ContainerKill
ContainerDelete
ContainerList
ContainerLogs
ContainerInspect
ContainerWait
ContainerAttach
ContainerPrune
ContainerResize
ImageCreate La compatibilidad con el modo VPC-only se limita a las imágenes de Amazon ECR en las cuentas incluidas en la lista de permitidos.
ImagePrune
ImagePush La compatibilidad con el modo VPC-only se limita a las imágenes de Amazon ECR en las cuentas incluidas en la lista de permitidos.
ImageList
ImageInspect
ImageGet
ImageDelete
ImageBuild
  • La compatibilidad con el modo VPC-only se limita a las imágenes de Amazon ECR en las cuentas incluidas en la lista de permitidos.

  • Los usuarios solo pueden usar el siguiente valor para el nombre de la red: sagemaker. Por ejemplo:

    docker build --network sagemaker parameter-values
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