Menyediakan pengguna dengan akses ke gambar kustom

Dokumentasi ini memberikan step-by-step instruksi untuk memberi pengguna Anda akses ke gambar khusus dalam JupyterLab lingkungan mereka. Anda dapat menggunakan informasi di halaman ini untuk membuat lingkungan khusus untuk alur kerja pengguna Anda. Prosesnya melibatkan pemanfaatan:

• Docker

• AWS Command Line Interface

• Amazon Elastic Container Registry

• Amazon SageMaker AI AWS Management Console

Setelah mengikuti panduan di halaman ini, JupyterLab pengguna di domain Amazon SageMaker AI akan memiliki akses ke gambar dan lingkungan khusus dari ruang Jupyter mereka untuk memberdayakan alur kerja pembelajaran mesin mereka.

penting

Halaman ini mengasumsikan bahwa Anda memiliki dan AWS Command Line Interface Docker diinstal pada mesin lokal Anda.

Agar pengguna Anda berhasil menjalankan gambar mereka di dalamnya JupyterLab, Anda harus melakukan hal berikut:

Agar pengguna Anda berhasil menjalankan gambar

1. Buat Dockerfile

2. Bangun gambar dari Dockerfile

3. Unggah gambar ke Amazon Elastic Container Registry

4. Lampirkan gambar ke domain Amazon SageMaker AI Anda

5. Minta pengguna Anda mengakses gambar dari JupyterLab ruang Anda

Langkah 1: Buat Dockerfile

Buat Dockerfile untuk menentukan langkah-langkah yang diperlukan untuk membuat lingkungan yang diperlukan untuk menjalankan aplikasi di wadah pengguna Anda.

penting

Dockerfile Anda harus memenuhi spesifikasi yang disediakan di. Spesifikasi Dockerfile

Untuk template Dockerfile, lihat. Pemeriksaan Kesehatan dan URL untuk aplikasi

Langkah 2: Bangun citra

Di direktori yang sama dengan Dockerfile Anda, buat gambar Anda menggunakan perintah berikut:

docker build -t username/imagename:tag your-account-id.dkr.ecr.Wilayah AWS.amazonaws.com/your-repository-name:tag                    
                

penting

Gambar Anda harus ditandai dalam format berikut: 123456789012.dkr.ecr.your-region.amazonaws.com/your-repository-name:tag

Anda tidak akan dapat mendorongnya ke repositori Amazon Elastic Container Registry jika tidak.

Langkah 3: Dorong gambar ke repositori Amazon Elastic Container Registry

Setelah Anda membuat gambar, masuk ke repositori Amazon ECR Anda menggunakan perintah berikut:

aws ecr get-login-password --region Wilayah AWS | docker login --username AWS --password-stdin 123456789012.dkr.ecr.Wilayah AWS.amazonaws.com                  
                

Setelah Anda masuk, dorong Dockerfile Anda menggunakan perintah berikut:

docker push 123456789012.dkr.ecr.Wilayah AWS.amazonaws.com/your-repository-name:tag
                

Langkah 4: Lampirkan gambar ke domain Amazon SageMaker AI pengguna Anda

penting

Kebijakan IAM khusus yang memungkinkan pengguna Studio membuat spasi juga harus memberikan izin untuk mencantumkan gambar (sagemaker: ListImage) untuk melihat gambar kustom. Untuk menambahkan izin, lihat Menambahkan atau menghapus izin identitas di Panduan AWS Identity and Access ManagementPengguna.

AWS kebijakan terkelola untuk Amazon SageMaker AIyang memberikan izin untuk membuat sumber daya SageMaker AI sudah menyertakan izin untuk membuat daftar gambar sambil membuat sumber daya tersebut.

Setelah Anda mendorong gambar, Anda harus mengaksesnya dari domain Amazon SageMaker AI Anda. Gunakan prosedur berikut untuk melampirkan gambar ke domain SageMaker AI:

Lampirkan gambar menggunakan konsol SageMaker AI

1. Buka konsol SageMaker AI.

2. Di bawah konfigurasi Admin, pilih domain.

3. Dari daftar domain, pilih domain.

4. Buka tab Lingkungan.

5. Untuk gambar Kustom untuk aplikasi Studio pribadi, pilih Lampirkan gambar.

6. Tentukan sumber gambar.

7. Pilih Berikutnya.

8. Pilih Kirim.

Lampirkan gambar menggunakan AWS CLI

Gunakan prosedur berikut untuk melampirkan gambar ke SageMaker domain melalui AWS CLI :

1. Buat SageMaker gambar. AmazonSageMakerFullAccessKebijakan harus dilampirkan pada peran Anda saat Anda menggunakan AWS CLI perintah berikut.

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

2. Buat versi SageMaker gambar dari gambar. Berikan nilai tag unik yang Anda pilih saat Anda mendorong gambar ke Amazon ECR.

   aws sagemaker create-image-version \
       --image-name custom-image \
       --base-image repository-uri:tag

3. Buat file konfigurasi bernamaapp-image-config-input.json. Konfigurasi gambar aplikasi digunakan sebagai konfigurasi untuk menjalankan SageMaker gambar sebagai aplikasi Editor Kode. Anda juga dapat menentukan ContainerConfigargumen Anda di sini.

   {
       "AppImageConfigName": "app-image-config",
       "CodeEditorAppImageConfig":
       {
           "ContainerConfig":
           {}
       }
   }

4. Buat AppImageConfig menggunakan file konfigurasi gambar aplikasi yang Anda buat.

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

5. Buat file konfigurasi, bernamaupdateDomain.json. Pastikan untuk menentukan ID domain Anda.

   {
       "DomainId": "domain-id",
       "DefaultUserSettings": {
           "JupyterLabAppSettings": {
               "CustomImages": [
                   {
                       "ImageName": "custom-image",
                       "AppImageConfigName": "app-image-config"
                   }
               ]
           }
       }
   }

6. Panggil UpdateDomain perintah dengan file konfigurasi sebagai input.

   catatan

   Anda harus menghapus semua aplikasi di domain Anda sebelum memperbarui domain dengan gambar baru. Perhatikan bahwa Anda hanya perlu menghapus aplikasi; Anda tidak perlu menghapus profil pengguna atau spasi bersama. Untuk instruksi tentang menghapus aplikasi, pilih salah satu opsi berikut.

   • Jika Anda menggunakan konsol SageMaker AI, jalankan melalui Langkah 1 hingga 5d dan Langkah 6 hingga 7d pada bagian Hapus domain (Konsol).

   • Jika Anda menggunakan AWS CLI, jalankan melalui Langkah 1 hingga 3 dari bagian Hapus domain (AWS CLI).

   aws sagemaker update-domain --cli-input-json file://updateDomain.json

Pengguna Anda sekarang dapat memilih gambar yang telah Anda lampirkan ke Domain mereka dari JupyterLab ruang mereka.