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Importante
A partire dal 30 novembre 2023, la precedente esperienza Amazon SageMaker Studio è ora denominata Amazon SageMaker Studio Classic. La sezione seguente è specifica per l'utilizzo dell'applicazione Studio Classic. Per informazioni sull'utilizzo dell'esperienza Studio aggiornata, consultaAmazon SageMaker Studio.
Le seguenti specifiche si applicano all'immagine del contenitore rappresentata da una versione di immagine SageMaker AI.
- Esecuzione dell'immagine
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ENTRYPOINTeCMDle istruzioni vengono sovrascritte per consentire all'immagine di funzionare come KernelGateway app.La porta 8888 nell'immagine è riservata all'esecuzione del server KernelGateway Web.
- Arresto dell'immagine
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L’API
DeleteAppinvia l’equivalente di un comandodocker stop. Gli altri processi nel container non riceveranno i segnali SIGKILL/SIGTERM. - Riconoscimento dei kernel
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SageMaker L'intelligenza artificiale riconosce i kernel come definito dalle specifiche del kernel di Jupyter.
Puoi specificare una lista di kernel da visualizzare prima di eseguire l'immagine. In caso contrario, viene visualizzato python3. Usa l'DescribeAppImageConfigAPI per visualizzare l'elenco dei kernel.
Per impostazione predefinita, gli ambienti conda sono riconosciuti come specifiche del kernel.
- File system
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Le directory
/opt/.sagemakerinternale/opt/mlsono riservate. I dati presenti in queste directory potrebbero non essere visibili durante il runtime. - Dati utente
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A ogni utente di un dominio viene associata una directory utente su un volume Amazon Elastic File System condiviso nell'immagine. La posizione della directory dell'utente corrente sul volume Amazon EFS è configurabile. Per impostazione predefinita, la posizione della directory è
/home/sagemaker-user.SageMaker L'IA configura POSIX UID/GID mappings between the image and the host. This defaults to mapping the root user's UID/GID (0/0) to the UID/GID sull'host.
È possibile specificare questi valori utilizzando l'CreateAppImageConfigAPI.
- Limiti GID/UID
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Amazon SageMaker Studio Classic supporta solo
DefaultUIDle seguentiDefaultGIDcombinazioni:-
DefaultUID 1000 e DefaultGID 100, che corrisponde a un utente senza privilegi.
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DefaultUID 0 e DefaultGID 0, che corrisponde all'accesso root.
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- Metadati
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Un file di metadati si trova in
/opt/ml/metadata/resource-metadata.json. Alle variabili definite nell'immagine non viene aggiunta alcuna variabile di ambiente. Per ulteriori informazioni, consulta Ottenere i metadati dell’app. - GPU
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In un'istanza GPU, l'immagine viene eseguita con l'opzione
--gpus. Nell'immagine deve essere incluso solo il toolkit CUDA, non i driver NVIDIA. Per ulteriori informazioni, consulta Guida per l'utente di NVIDIA. - Parametri e logging
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I log del KernelGateway processo vengono inviati ad Amazon CloudWatch nell'account del cliente. Il nome del gruppo di log è
/aws/sagemaker/studio. Il nome del flusso di log è$domainID/$userProfileName/KernelGateway/$appName. - Dimensione dell’immagine
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Limitato a 35 GB. Per visualizzare le dimensioni della tua immagine, esegui
docker image ls.
File Docker di esempio
Il seguente file Docker di esempio crea un’immagine basata su Amazon Linux 2, installa pacchetti di terze parti e il kernel python3 e imposta l'ambito dell’utente senza privilegi.
FROM public.ecr.aws/amazonlinux/amazonlinux:2
ARG NB_USER="sagemaker-user"
ARG NB_UID="1000"
ARG NB_GID="100"
RUN \
yum install --assumeyes python3 shadow-utils && \
useradd --create-home --shell /bin/bash --gid "${NB_GID}" --uid ${NB_UID} ${NB_USER} && \
yum clean all && \
python3 -m pip install ipykernel && \
python3 -m ipykernel install
USER ${NB_UID}