Crie uma SageMaker imagem personalizada

Abra o SageMaker console da Amazon 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 do contêiner na AmazonECR. 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 ECR contêiner da Amazon. A imagem do contêiner não deve ser a mesma usada em uma versão anterior da SageMaker imagem.

Crie uma SageMaker imagem.

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 SageMaker imagem 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 êxito.

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 Name valor de KernelSpecs deve corresponder ao nome do kernelSpec disponível na imagem associada a issoAppImageConfig. Esse valor diferencia maiúsculas de minúsculas. Você pode encontrar o disponível kernelSpecs em uma imagem executando a jupyter-kernelspec list partir de um shell dentro do contêiner. MountPathé o caminho dentro da imagem para montar seu diretório inicial do Amazon Elastic File System (AmazonEFS). Ele precisa ser diferente do caminho que você usa dentro do contêiner porque esse caminho será substituído quando seu diretório EFS inicial da Amazon 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"
}