Buat SageMaker citra kustom

penting

Kebijakan IAM khusus yang memungkinkan Amazon SageMaker Studio atau Amazon SageMaker Studio Classic membuat SageMaker sumber daya Amazon juga harus memberikan izin untuk menambahkan tag ke sumber daya tersebut. Izin untuk menambahkan tag ke sumber daya diperlukan karena Studio dan Studio Classic secara otomatis menandai sumber daya apa pun yang mereka buat. Jika kebijakan IAM memungkinkan Studio dan Studio Classic membuat sumber daya tetapi tidak mengizinkan penandaan, kesalahan "AccessDenied" dapat terjadi saat mencoba membuat sumber daya. Untuk informasi selengkapnya, lihat Berikan izin untuk menandai sumber daya AI SageMaker .

Kebijakan terkelola untuk Amazon S3yang memberikan izin untuk membuat SageMaker sumber daya sudah menyertakan izin untuk menambahkan tag saat membuat sumber daya tersebut.

penting

Pada 30 November 2023, pengalaman Amazon SageMaker Studio sebelumnya sekarang bernama Amazon SageMaker Studio Classic. Bagian berikut khusus untuk menggunakan aplikasi Studio Classic. Untuk informasi tentang menggunakan pengalaman Studio yang diperbarui, lihatAmazon SageMaker Studio.

Topik ini menjelaskan bagaimana Anda dapat membuat SageMaker gambar khusus menggunakan konsol SageMaker AI atau AWS CLI.

Saat Anda membuat gambar dari konsol, SageMaker AI juga membuat versi gambar awal. Setiap versi citra mewakili citra kontainer yang disimpan di Amazon Container Registry (ECR). Gambar kontainer harus memenuhi persyaratan yang akan digunakan di Amazon SageMaker Studio Classic. Untuk informasi selengkapnya, lihat Spesifikasi SageMaker gambar khusus. Untuk informasi tentang pengujian gambar secara lokal dan menyelesaikan masalah umum, lihat repo Sampel Gambar Kustom SageMaker Studio Classic.

Setelah Anda membuat SageMaker gambar kustom, Anda harus melampirkannya ke domain atau ruang bersama untuk menggunakannya dengan Studio Classic. Untuk informasi selengkapnya, lihat Lampirkan SageMaker gambar khusus.

Buat SageMaker gambar dari konsol

Bagian berikut menunjukkan cara membuat SageMaker gambar kustom dari konsol SageMaker AI.

Membuat citra

1. Buka konsol Amazon SageMaker AI di https://console.aws.amazon.com/sagemaker/.

2. Di panel navigasi, pilih Konfigurasi lisensi.

3. Di bawah konfigurasi Admin, pilih Gambar.

4. Pada halaman Custom images, pilih Create image.

5. Untuk Sumber gambar, masukkan jalur registri ke gambar kontainer di Amazon ECR. Muatan berada dalam format JSON berikut:

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

6. Pilih Berikutnya.

7. Di bawah properti Gambar, masukkan yang berikut ini:

   • Nama harus unik untuk akun Anda di Wilayah saat ini.

   • (Opsional) Nama tampilan - Nama yang ditampilkan di antarmuka pengguna Studio Classic. Ketika tidak disediakan, Image name ditampilkan.

   • Deskripsi – (Opsional) Tambahkan deskripsi pembuat kecocokan.

   • Peran IAM — Peran harus memiliki AmazonSageMakerFullAccesskebijakan yang dilampirkan. Pilih salah satu opsi berikut di menu dropdown Pilih izin:

     • Buat peran baru — Tentukan bucket Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) tambahan yang dapat diakses oleh pengguna notebook Anda. Jika Anda tidak ingin mengizinkan akses ke bucket tambahan, pilih Tidak Ada.

       Lampirkan kebijakan pada peran tersebut. Peran ini memungkinkan pengguna notebook Anda mengakses bucket S3 yang tercantum di sebelah tanda centang.

     • Masukkan IAM role khusus — Masukkan Amazon Resource Name (ARN) dari IAM role Anda.

     • Gunakan peran yang ada — Pilih salah satu peran yang ada dari daftar.

   • (Opsional) Tag gambar - Pilih Tambahkan tag baru. Anda dapat menambahkan hingga 50 tanda. Tag dapat dicari menggunakan antarmuka pengguna Studio Classic, konsol SageMaker AI, atau SageMaker AI Search API.

8. Pilih Kirim.

Gambar baru ditampilkan dalam daftar gambar Kustom dan disorot secara singkat. Setelah gambar berhasil dibuat, Anda dapat memilih nama gambar untuk melihat propertinya atau memilih Buat versi untuk membuat versi lain.

Untuk membuat versi gambar lain

1. Pilih Buat versi pada baris yang sama dengan gambar.

2. Untuk Sumber gambar, masukkan jalur registri ke gambar kontainer Amazon ECR. Gambar kontainer tidak boleh menjadi gambar yang sama seperti yang digunakan dalam versi SageMaker gambar sebelumnya.

Buat SageMaker gambar dari AWS CLI

Anda melakukan langkah-langkah berikut untuk membuat SageMaker gambar dari gambar kontainer menggunakan AWS CLI.

• Buat Image.

• Buat ImageVersion.

• Buat file konfigurasi

• Buat AppImageConfig.

Untuk membuat entitas SageMaker gambar

1. Buat SageMaker gambar.

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

   Responsnya terlihat seperti berikut.

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

2. Buat versi SageMaker gambar dari gambar kontainer.

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

   Responsnya terlihat seperti berikut.

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

3. Periksa apakah versi gambar berhasil dibuat.

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

   Responsnya terlihat seperti berikut.

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

   catatan

   Jika responsnya"ImageVersionStatus": "CREATED_FAILED", respons tersebut juga mencakup alasan kegagalan. Masalah izin adalah penyebab umum kegagalan. Anda juga dapat memeriksa CloudWatch log Amazon jika mengalami kegagalan saat memulai atau menjalankan KernelGateway aplikasi untuk gambar kustom. Nama grup log. Nama pengaliran log.

4. Buat file konfigurasi JSON bernama app-image-config-input.json. NameNilai KernelSpecs harus cocok dengan nama KernelSpec yang tersedia di Gambar yang terkait dengan ini. AppImageConfig Nilai ini peka huruf besar kecil. Anda dapat menemukan KernelSpecs yang tersedia dalam gambar dengan menjalankan jupyter-kernelspec list dari shell di dalam wadah. MountPathadalah jalur dalam gambar untuk memasang direktori beranda Amazon Elastic File System (Amazon EFS) Anda. Itu harus berbeda dari jalur yang Anda gunakan di dalam wadah karena jalur itu akan diganti ketika direktori home Amazon EFS Anda dipasang.

   catatan

   Berikut DefaultUID dan DefaultGID kombinasi adalah satu-satunya nilai yang diterima:

   • DefaultUid: 1000 dan defaultGid: 100

   • DefaultUid: 0 dan defaultGid: 0

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

5. Buat AppImageConfig menggunakan file yang dibuat pada langkah sebelumnya.

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

   Responsnya terlihat seperti berikut.

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