Crie uma imagem de SageMaker IA personalizada

Abra o console do Amazon SageMaker AI em https://console.aws.amazon.com/sagemaker/.

No painel de navegação à esquerda, escolha Configurações do administrador.

Em Configurações do administrador, escolha Imagens.

Na página Imagens personalizadas, escolha Criar imagem.

Em Fonte da imagem, insira o caminho do registro para a imagem de contêiner no Amazon ECR. O caminho é tem o seguinte formato:

acct-id.dkr.ecr.region.amazonaws.com/repo-name[:tag] or [@digest]

Escolha Próximo.

Em Propriedades da imagem, insira o seguinte:

Escolha Enviar.

Escolha Criar versão na mesma linha da imagem.

Em Fonte da imagem, insira o caminho do registro para a imagem do contêiner no Amazon ECR. A imagem do contêiner não deve ser a mesma usada em uma versão anterior da imagem de SageMaker IA.

Crie uma imagem de SageMaker IA.

aws sagemaker create-image \
    --image-name custom-image \
    --role-arn arn:aws:iam::<acct-id>:role/service-role/<execution-role>

A resposta deve ser semelhante ao seguinte:

{
    "ImageArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-2:acct-id:image/custom-image"
}

Crie uma versão de imagem de SageMaker IA a partir da imagem do contêiner.

aws sagemaker create-image-version \
    --image-name custom-image \
    --base-image <acct-id>.dkr.ecr.<region>.amazonaws.com/smstudio-custom:custom-image

A resposta deve ser semelhante ao seguinte:

{
    "ImageVersionArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-2:acct-id:image-version/custom-image/1"
}

Verifique se a versão da imagem foi criada com sucesso.

aws sagemaker describe-image-version \
    --image-name custom-image \
    --version-number 1

A resposta deve ser semelhante ao seguinte:

{
    "ImageVersionArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-2:acct-id:image-version/custom-image/1",
    "ImageVersionStatus": "CREATED"
}

Crie um arquivo de configuração denominado app-image-config-input.json. O valor Name de KernelSpecs deve corresponder ao nome do KernelSpec disponível na imagem associada a esse AppImageConfig. Esse valor diferencia maiúsculas de minúsculas. Você pode encontrar os KernelSpecs disponíveis em uma imagem executando jupyter-kernelspec list partir de um shell dentro do contêiner. MountPath é o caminho dentro da imagem para montar seu diretório inicial do Amazon Elastic File System (Amazon EFS). Ele precisa ser diferente do caminho que você usa dentro do contêiner porque esse caminho será substituído quando seu diretório inicial do Amazon EFS for montado.

{
    "AppImageConfigName": "custom-image-config",
    "KernelGatewayImageConfig": {
        "KernelSpecs": [
            {
                "Name": "python3",
                "DisplayName": "Python 3 (ipykernel)"
            }
        ],
        "FileSystemConfig": {
            "MountPath": "/home/sagemaker-user",
            "DefaultUid": 1000,
            "DefaultGid": 100
        }
    }
}

Crie o AppImageConfig usando o arquivo criado na etapa anterior.

aws sagemaker create-app-image-config \
    --cli-input-json file://app-image-config-input.json

A resposta deve ser semelhante ao seguinte:

{
    "AppImageConfigArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-2:acct-id:app-image-config/custom-image-config"
}