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カスタム SageMaker イメージの仕様
重要
2023 年 11 月 30 日現在、以前の Amazon SageMaker Studio エクスペリエンスは Amazon SageMaker Studio Classic と名付けられています。次のセクションは、Studio Classic アプリケーションの使用に固有のものです。更新された Studio エクスペリエンスの使用については、「」を参照してくださいAmazon SageMaker Studio。
イメージバージョンで表されるコンテナイメージには、 SageMaker次の仕様が適用されます。
- イメージを実行する
-
ENTRYPOINT
およびCMD
の手順は上書きされ、イメージを KernelGateway アプリケーションとして実行できるようになります。イメージ内のポート 8888 は、 KernelGateway ウェブサーバーの実行用に予約されています。
- イメージを停止する
-
は、
docker stop
コマンドと同等のDeleteApp
APIものを発行します。コンテナ内の他のプロセスは SIGKILL/SIGTERM シグナルを取得しません。 - カーネル検出
-
SageMaker は、Jupyter カーネル仕様 で定義されているカーネルを認識します
。 イメージを実行する前に、表示するカーネルのリストを指定できます。指定しない場合、python3 と表示されます。を使用してDescribeAppImageConfigAPIカーネルのリストを表示します。
デフォルトで、Conda 環境はカーネル仕様として認識されます。
- ファイルシステム
-
/opt/.sagemakerinternal
ディレクトリと/opt/ml
ディレクトリは予約されています。これらのディレクトリにあるデータは、実行時には表示されない場合があります。 - ユーザーデータ
-
イメージでは、ドメイン内の各ユーザーは共有の Amazon Elastic File System ボリュームにユーザーディレクトリを得ます。Amazon EFSボリューム上の現在のユーザーのディレクトリの場所は設定可能です。デフォルトのディレクトリは
/home/sagemaker-user
です。SageMaker はPOSIX、イメージとホスト間の UID/GID マッピングを設定します。デフォルトでは、ルートユーザーの UID/GID (0/0) をホストの UID/GID にマッピングします。
これらの値は、 CreateAppImageConfig を使用して指定できますAPI。
- GID/UID 制限
-
Amazon SageMaker Studio Classic では、次の
DefaultUID
とDefaultGID
の組み合わせのみがサポートされています。-
デフォルト UID: 1000 およびデフォルト GID: 100。これは、権限のないユーザーに対応します。
-
デフォルト UID: 0 およびデフォルト GID: 0。これはルートアクセスに対応します。
-
- メタデータ
-
メタデータファイルは
/opt/ml/metadata/resource-metadata.json
にあります。イメージで定義されている変数には、その他の環境変数は追加されません。詳細については、「アプリのメタデータを取得する」を参照してください。 - GPU
-
GPU インスタンスでは、イメージは
--gpus
オプションで実行されます。NVIDIA ドライバーではなく、CUDAツールキットのみをイメージに含める必要があります。詳細については、「 NVIDIAユーザーガイド」を参照してください。 - メトリクスとログ記録
-
KernelGateway プロセスからのログは、 CloudWatch お客様のアカウントの Amazon に送信されます。ロググループの名前は
/aws/sagemaker/studio
です。ログストリームの名前は$domainID/$userProfileName/KernelGateway/$appName
です。 - イメージのサイズ
-
25 GB の制限があります。イメージのサイズを表示するには、
docker image ls
を実行します。
サンプル Dockerfile
次のサンプル Dockerfile は、Amazon Linux 2 ベースのイメージの作成、サードパーティのパッケージと python3
カーネルのインストール、権限のないユーザーへのスコープの設定を行います。
FROM public.ecr.aws/amazonlinux/amazonlinux:2 ARG NB_USER="sagemaker-user" ARG NB_UID="1000" ARG NB_GID="100" RUN \ yum install --assumeyes python3 shadow-utils && \ useradd --create-home --shell /bin/bash --gid "${NB_GID}" --uid ${NB_UID} ${NB_USER} && \ yum clean all && \ python3 -m pip install ipykernel && \ python3 -m ipykernel install USER ${NB_UID}