Pilih preferensi cookie Anda

Kami menggunakan cookie penting serta alat serupa yang diperlukan untuk menyediakan situs dan layanan. Kami menggunakan cookie performa untuk mengumpulkan statistik anonim sehingga kami dapat memahami cara pelanggan menggunakan situs dan melakukan perbaikan. Cookie penting tidak dapat dinonaktifkan, tetapi Anda dapat mengklik “Kustom” atau “Tolak” untuk menolak cookie performa.

Jika Anda setuju, AWS dan pihak ketiga yang disetujui juga akan menggunakan cookie untuk menyediakan fitur situs yang berguna, mengingat preferensi Anda, dan menampilkan konten yang relevan, termasuk iklan yang relevan. Untuk menerima atau menolak semua cookie yang tidak penting, klik “Terima” atau “Tolak”. Untuk membuat pilihan yang lebih detail, klik “Kustomisasi”.

Menyediakan pengguna dengan akses ke gambar kustom

Mode fokus
Menyediakan pengguna dengan akses ke gambar kustom - Amazon SageMaker AI

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

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

Gunakan template Dockerfile berikut untuk membuat gambar Amazon Linux 2:

FROM public.ecr.aws/amazonlinux/amazonlinux:2 ARG NB_USER="sagemaker-user" ARG NB_UID="1000" ARG NB_GID="100" RUN yum install --assumeyes python3 shadow-utils && \ useradd --create-home --shell /bin/bash --gid "${NB_GID}" --uid ${NB_UID} ${NB_USER} && \ yum clean all && \ python3 -m pip install jupyterlab RUN python3 -m pip install --upgrade pip RUN python3 -m pip install --upgrade urllib3==1.26.6 USER ${NB_UID} CMD jupyter lab --ip 0.0.0.0 --port 8888 \ --ServerApp.base_url="/jupyterlab/default" \ --ServerApp.token='' \ --ServerApp.allow_origin='*'

Gunakan template Dockerfile berikut untuk membuat Gambar SageMaker Distribusi Amazon:

FROM public.ecr.aws/sagemaker/sagemaker-distribution:latest-cpu ARG NB_USER="sagemaker-user" ARG NB_UID=1000 ARG NB_GID=100 ENV MAMBA_USER=$NB_USER USER root RUN apt-get update RUN micromamba install sagemaker-inference --freeze-installed --yes --channel conda-forge --name base USER $MAMBA_USER ENTRYPOINT ["jupyter-lab"] CMD ["--ServerApp.ip=0.0.0.0", "--ServerApp.port=8888", "--ServerApp.allow_origin=*", "--ServerApp.token=''", "--ServerApp.base_url=/jupyterlab/default"]

Langkah 2: Bangun Dockerfile

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 Anda, 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:

  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.

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

PrivasiSyarat situsPreferensi cookie
© 2025, Amazon Web Services, Inc. atau afiliasinya. Semua hak dilindungi undang-undang.