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Crie uma SageMaker imagem personalizada
Importante
IAMPolíticas personalizadas que permitem que o Amazon SageMaker Studio ou o Amazon SageMaker Studio Classic criem SageMaker recursos da Amazon também devem conceder permissões para adicionar tags a esses recursos. A permissão para adicionar tags aos recursos é necessária porque o Studio e o Studio Classic marcam automaticamente todos os recursos que eles criam. Se uma IAM política permitir que o Studio e o Studio Classic criem recursos, mas não permita a marcação, erros AccessDenied "" podem ocorrer ao tentar criar recursos. Para obter mais informações, consulte Forneça permissões para marcar recursos SageMaker.
AWS Políticas gerenciadas para a Amazon SageMakerque dão permissões para criar SageMaker recursos já incluem permissões para adicionar tags ao criar esses recursos.
Importante
Em 30 de novembro de 2023, a experiência anterior do Amazon SageMaker Studio agora se chama Amazon SageMaker Studio Classic. A seção a seguir é específica para usar o aplicativo Studio Classic. Para obter informações sobre como usar a experiência atualizada do Studio, consulte SageMaker Estúdio Amazon.
Este tópico descreve como você pode criar uma SageMaker imagem personalizada usando o SageMaker console ou AWS CLI.
Quando você cria uma imagem do console, SageMaker também cria uma versão inicial da imagem. A versão da imagem representa uma imagem de contêiner no Amazon Elastic Container Registry (ECR)
Depois de criar sua SageMaker imagem personalizada, você deve anexá-la ao seu domínio ou espaço compartilhado para usá-la com o Studio Classic. Para obter mais informações, consulte Anexar uma SageMaker imagem personalizada.
Crie uma SageMaker imagem do console
A seção a seguir demonstra como criar uma SageMaker imagem personalizada a partir do SageMaker console.
Como criar uma imagem
-
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:
-
Nome da imagem – O nome deve ser exclusivo para a sua conta Região da AWS atual.
-
(Opcional) Nome de exibição — O nome exibido na interface de usuário do Studio Classic. Quando não fornecido,
Image name
é exibido. -
(Opcional) Descrição – uma descrição da imagem.
-
IAMfunção — A função deve ter a AmazonSageMakerFullAccess
política anexada. Use a lista suspensa para escolher uma das seguintes opções: -
Criar um novo perfil – Especifique quaisquer buckets adicionais do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) aos quais você deseja que os usuários dos cadernos tenham acesso. Se não quiser permitir acesso a buckets adicionais, escolha Nenhum.
SageMaker anexa a
AmazonSageMakerFullAccess
política à função. A função permite que os usuários de seus cadernos tenham acesso aos buckets do S3 listados ao lado das marcas de seleção. -
Insira uma IAM função personalizada ARN — Insira o nome de recurso da Amazon (ARN) da sua IAM função.
-
Uso da função existente – Escolha uma das suas funções existentes na lista.
-
-
(Opcional) Tags de imagem – Escolha Adicionar nova tag. É possível adicionar até 50 tags. As tags podem ser pesquisadas usando a interface de usuário do Studio Classic, o SageMaker console ou o. SageMaker
Search
API
-
-
Escolha Enviar.
A nova imagem é exibida na lista de imagens personalizadas e destacada brevemente. Depois que a imagem for criada com êxito, você poderá escolher o nome da imagem para ver suas propriedades ou escolher Criar versão para criar outra versão.
Para criar outra versão da imagem
-
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 a partir do AWS CLI
Você executa as etapas a seguir para criar uma SageMaker imagem a partir da imagem do contêiner usando AWS CLI o.
Crie
Image
.Crie
ImageVersion
.Criar um arquivo de configuração.
Crie
AppImageConfig
.
Para criar as entidades SageMaker de 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-imageA 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" }
nota
Se a resposta for
"ImageVersionStatus": "CREATED_FAILED"
, ela também incluirá o motivo da falha. Um problema de permissão é uma causa comum de falha. Você também pode verificar seus CloudWatch registros da Amazon se tiver uma falha ao iniciar ou executar o KernelGateway aplicativo para obter uma imagem personalizada. O nome do grupo de logs é/aws/sagemaker/studio
. O nome do fluxo de logs é$domainID/$userProfileName/KernelGateway/$appName
. -
Crie um arquivo de configuração denominado
app-image-config-input.json
. OName
valor deKernelSpecs
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 ajupyter-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 (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.nota
Os valores a seguir
DefaultUID
eDefaultGID
as combinações são os únicos valores aceitos:PadrãoUID: 1000 e PadrãoGID: 100
PadrãoUID: 0 e PadrãoGID: 0
{ "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" }