Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Buat gambar SageMaker AI khusus
penting
Kebijakan IAM khusus yang memungkinkan Amazon SageMaker Studio atau Amazon SageMaker Studio Classic membuat SageMaker sumber daya Amazon juga harus memberikan izin untuk menambahkan tag ke sumber daya tersebut. Izin untuk menambahkan tag ke sumber daya diperlukan karena Studio dan Studio Classic secara otomatis menandai sumber daya apa pun yang mereka buat. Jika kebijakan IAM memungkinkan Studio dan Studio Classic membuat sumber daya tetapi tidak mengizinkan penandaan, kesalahan "AccessDenied" dapat terjadi saat mencoba membuat sumber daya. Untuk informasi selengkapnya, lihat Berikan izin untuk menandai sumber daya AI SageMaker .
AWS kebijakan terkelola untuk Amazon SageMaker AIyang memberikan izin untuk membuat SageMaker sumber daya sudah menyertakan izin untuk menambahkan tag saat membuat sumber daya tersebut.
penting
Per 30 November 2023, pengalaman Amazon SageMaker Studio sebelumnya sekarang bernama Amazon SageMaker Studio Classic. Bagian berikut khusus untuk menggunakan aplikasi Studio Classic. Untuk informasi tentang menggunakan pengalaman Studio yang diperbarui, lihat SageMaker Studio Amazon.
Topik ini menjelaskan bagaimana Anda dapat membuat gambar SageMaker AI khusus menggunakan konsol SageMaker AI atau AWS CLI.
Saat Anda membuat gambar dari konsol, SageMaker AI juga membuat versi gambar awal. Versi gambar mewakili gambar kontainer di Amazon Elastic Container Registry (ECR)
Setelah Anda membuat gambar SageMaker AI kustom, Anda harus melampirkannya ke domain atau ruang bersama untuk menggunakannya dengan Studio Classic. Untuk informasi selengkapnya, lihat Lampirkan gambar SageMaker AI khusus.
Buat gambar SageMaker AI dari konsol
Bagian berikut menunjukkan cara membuat gambar SageMaker AI khusus dari konsol SageMaker AI.
Untuk membuat gambar
-
Buka konsol Amazon SageMaker AI di https://console.aws.amazon.com/sagemaker/
. -
Di panel navigasi kiri, pilih Konfigurasi admin.
-
Di bawah konfigurasi Admin, pilih Gambar.
-
Pada halaman Custom images, pilih Create image.
-
Untuk Sumber gambar, masukkan jalur registri ke gambar kontainer di Amazon ECR. Path dalam format berikut:
acct-id
.dkr.ecr.region
.amazonaws.com/repo-name[:tag] or [@digest]
-
Pilih Berikutnya.
-
Di bawah properti Gambar, masukkan yang berikut ini:
-
Nama gambar — Nama harus unik untuk akun Anda saat ini Wilayah AWS.
-
(Opsional) Nama tampilan - Nama yang ditampilkan di antarmuka pengguna Studio Classic. Ketika tidak disediakan,
Image name
ditampilkan. -
(Opsional) Deskripsi — Deskripsi gambar.
-
Peran IAM — Peran harus memiliki AmazonSageMakerFullAccess
kebijakan yang dilampirkan. Gunakan menu tarik-turun untuk memilih salah satu opsi berikut: -
Buat peran baru — Tentukan bucket Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) tambahan yang dapat diakses oleh pengguna notebook. Jika Anda tidak ingin mengizinkan akses ke bucket tambahan, pilih Tidak Ada.
SageMaker AI melampirkan
AmazonSageMakerFullAccess
kebijakan pada peran tersebut. Peran ini memungkinkan pengguna notebook Anda mengakses bucket S3 yang tercantum di sebelah tanda centang. -
Masukkan peran IAM khusus ARN — Masukkan Nama Sumber Daya Amazon (ARN) peran IAM Anda.
-
Gunakan peran yang ada — Pilih salah satu peran yang ada dari daftar.
-
-
(Opsional) Tag gambar - Pilih Tambahkan tag baru. Anda dapat menambahkan hingga 50 tanda. Tag dapat dicari menggunakan antarmuka pengguna Studio Classic, konsol SageMaker AI, atau SageMaker AI
Search
API.
-
-
Pilih Kirim.
Gambar baru ditampilkan dalam daftar gambar Kustom dan disorot secara singkat. Setelah gambar berhasil dibuat, Anda dapat memilih nama gambar untuk melihat propertinya atau memilih Buat versi untuk membuat versi lain.
Untuk membuat versi gambar lain
-
Pilih Buat versi pada baris yang sama dengan gambar.
-
Untuk Sumber gambar, masukkan jalur registri ke gambar kontainer Amazon ECR. Gambar kontainer tidak boleh menjadi gambar yang sama seperti yang digunakan pada versi gambar SageMaker AI sebelumnya.
Buat gambar SageMaker AI dari AWS CLI
Anda melakukan langkah-langkah berikut untuk membuat gambar SageMaker AI dari gambar kontainer menggunakan file AWS CLI.
Buat
Image
.Buat
ImageVersion
.Buat file konfigurasi.
Buat
AppImageConfig
.
Untuk membuat entitas gambar SageMaker AI
-
Buat gambar SageMaker AI.
aws sagemaker create-image \ --image-name custom-image \ --role-arn arn:aws:iam::
<acct-id>
:role/service-role/<execution-role>
Responsnya akan terlihat mirip dengan yang berikut ini.
{ "ImageArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-2:acct-id:image/custom-image" }
-
Buat versi gambar SageMaker AI dari gambar kontainer.
aws sagemaker create-image-version \ --image-name custom-image \ --base-image
<acct-id>
.dkr.ecr.<region>
.amazonaws.com/smstudio-custom:custom-imageResponsnya akan terlihat mirip dengan yang berikut ini.
{ "ImageVersionArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-2:acct-id:image-version/custom-image/1" }
-
Periksa apakah versi gambar berhasil dibuat.
aws sagemaker describe-image-version \ --image-name custom-image \ --version-number 1
Responsnya akan terlihat mirip dengan yang berikut ini.
{ "ImageVersionArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-2:acct-id:image-version/custom-image/1", "ImageVersionStatus": "CREATED" }
catatan
Jika responsnya
"ImageVersionStatus": "CREATED_FAILED"
, responsnya juga mencakup alasan kegagalan. Masalah izin adalah penyebab umum kegagalan. Anda juga dapat memeriksa CloudWatch log Amazon jika mengalami kegagalan saat memulai atau menjalankan KernelGateway aplikasi untuk gambar kustom. Nama grup log adalah/aws/sagemaker/studio
. Nama aliran log adalah$domainID/$userProfileName/KernelGateway/$appName
. -
Buat file konfigurasi, bernama
app-image-config-input.json
.Name
NilaiKernelSpecs
harus cocok dengan nama KernelSpec yang tersedia di Gambar yang terkait dengan ini.AppImageConfig
Nilai ini peka huruf besar kecil. Anda dapat menemukan KernelSpecs yang tersedia dalam gambar dengan menjalankanjupyter-kernelspec list
dari shell di dalam wadah.MountPath
adalah jalur dalam gambar untuk memasang direktori home Amazon Elastic File System (Amazon EFS) Anda. Itu harus berbeda dari jalur yang Anda gunakan di dalam wadah karena jalur itu akan diganti ketika direktori home Amazon EFS Anda dipasang.catatan
Berikut
DefaultUID
danDefaultGID
kombinasi adalah satu-satunya nilai yang diterima:DefaultUid: 1000 dan defaultGid: 100
DefaultUid: 0 dan defaultGid: 0
{ "AppImageConfigName": "custom-image-config", "KernelGatewayImageConfig": { "KernelSpecs": [ { "Name": "python3", "DisplayName": "Python 3 (ipykernel)" } ], "FileSystemConfig": { "MountPath": "/home/sagemaker-user", "DefaultUid": 1000, "DefaultGid": 100 } } }
-
Buat AppImageConfig menggunakan file yang dibuat pada langkah sebelumnya.
aws sagemaker create-app-image-config \ --cli-input-json file://app-image-config-input.json
Responsnya akan terlihat mirip dengan yang berikut ini.
{ "AppImageConfigArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-2:acct-id:app-image-config/custom-image-config" }