Crea un'immagine SageMaker AI personalizzata

Importante

Le politiche IAM personalizzate che consentono ad Amazon SageMaker Studio o Amazon SageMaker Studio Classic di creare SageMaker risorse Amazon devono inoltre concedere le autorizzazioni per aggiungere tag a tali risorse. L'autorizzazione per aggiungere tag alle risorse è necessaria perché Studio e Studio Classic taggano automaticamente tutte le risorse che creano. Se una policy IAM consente a Studio e Studio Classic di creare risorse ma non consente l'aggiunta di tag, si possono verificare errori AccessDenied "" durante il tentativo di creare risorse. Per ulteriori informazioni, consulta Fornisci le autorizzazioni per SageMaker etichettare le risorse AI.

AWS politiche gestite per Amazon SageMaker AIche danno i permessi per creare SageMaker risorse includono già le autorizzazioni per aggiungere tag durante la creazione di tali risorse.

Importante

A partire dal 30 novembre 2023, la precedente esperienza Amazon SageMaker Studio è ora denominata Amazon SageMaker Studio Classic. La sezione seguente è specifica per l'utilizzo dell'applicazione Studio Classic. Per informazioni sull'utilizzo dell'esperienza Studio aggiornata, consultaAmazon SageMaker Studio.

Questo argomento descrive come creare un'immagine SageMaker AI personalizzata utilizzando la console SageMaker AI o AWS CLI.

Quando crei un'immagine dalla console, SageMaker AI crea anche una versione iniziale dell'immagine. Ogni versione dell’immagine rappresenta un'immagine del container presente in Amazon Elastic Container Registry (ECR). L'immagine del contenitore deve soddisfare i requisiti per essere utilizzata in Amazon SageMaker Studio Classic. Per ulteriori informazioni, consulta Specifiche delle immagini SageMaker AI personalizzate. Per informazioni su come testare l'immagine localmente e risolvere i problemi più comuni, consulta il repository SageMaker Studio Classic Custom Image Samples.

Dopo aver creato l'immagine SageMaker AI personalizzata, devi allegarla al tuo dominio o allo spazio condiviso per utilizzarla con Studio Classic. Per ulteriori informazioni, consulta Allega un'immagine SageMaker AI personalizzata.

Crea un'immagine SageMaker AI dalla console

La sezione seguente mostra come creare un'immagine SageMaker AI personalizzata dalla console SageMaker AI.

Per creare un'immagine

1. Apri la console Amazon SageMaker AI all'indirizzo https://console.aws.amazon.com/sagemaker/.

2. Nel pannello di navigazione sinistro scegli Configurazioni admin.

3. In Configurazioni admin, scegli Immagini.

4. Nella pagina Immagini personalizzate, scegli Crea immagine.

5. In Origine dell’immagine, inserisci il percorso di registrazione dell'immagine del container in Amazon ECR. Il percorso si presenta nel formato seguente:

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

6. Seleziona Successivo.

7. In Proprietà dell’immagine, inserisci quanto segue:

   • Nome immagine: il nome deve essere univoco per il tuo account nella Regione AWS corrente.

   • (Facoltativo) Nome visualizzato: il nome visualizzato nell'interfaccia utente di Studio Classic. Se non fornito, viene visualizzato Image name.

   • (Facoltativo) Descrizione: descrizione dell’immagine.

   • Ruolo IAM: al ruolo deve essere associata la AmazonSageMakerFullAccesspolicy. Usa il menu a discesa per selezionare una delle seguenti opzioni:

     • Crea un nuovo ruolo: specifica eventuali bucket Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) a cui desideri che gli utenti dei tuoi notebook abbiano accesso. Se preferisci non consentire l'accesso ad altri bucket, scegli Nessuno.

       SageMaker L'intelligenza artificiale associa la AmazonSageMakerFullAccess policy al ruolo. Il ruolo consente agli utenti dei tuoi notebook di accedere ai bucket S3 elencati accanto ai segni di spunta.

     • Inserisci un ARN personalizzato per il ruolo IAM: inserisci il nome della risorsa Amazon (ARN) del ruolo IAM.

     • Usa un ruolo esistente: scegli dell’elenco uno dei tuoi ruoli già esistenti.

   • (Facoltativo) Tagga l’immagine: scegli Aggiungi nuovo tag. Puoi aggiungere fino a 50 tag. I tag sono ricercabili utilizzando l'interfaccia utente di Studio Classic, la console SageMaker AI o l' SageMaker API AISearch.

8. Scegli Invia.

La nuova immagine viene visualizzata nell'elenco Immagini personalizzate ed evidenziata per qualche secondo. Una volta che l'immagine è stata creata con successo, puoi scegliere il nome dell'immagine per visualizzarne le proprietà o scegliere Crea versione per crearne un'altra versione.

Per creare un'altra versione dell'immagine

1. Scegli Crea versione sulla stessa riga dell'immagine.

2. In Origine dell’immagine, inserisci il percorso di registrazione dell'immagine del container Amazon ECR. L'immagine del contenitore non deve essere la stessa immagine utilizzata in una versione precedente dell'immagine SageMaker AI.

Crea un'immagine SageMaker AI dal AWS CLI

Esegui i seguenti passaggi per creare un'immagine SageMaker AI dall'immagine del contenitore utilizzando il AWS CLI.

• Creazione di Image.

• Creazione di ImageVersion.

• Creazione di un file di configurazione.

• Creazione di AppImageConfig.

Per creare le entità dell'immagine SageMaker AI

1. Crea un'immagine SageMaker AI.

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

   Il risultato dovrebbe essere simile al seguente.

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

2. Crea una versione dell'immagine SageMaker AI dall'immagine del contenitore.

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

   Il risultato dovrebbe essere simile al seguente.

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

3. Verifica che la versione dell'immagine sia stata creata correttamente.

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

   Il risultato dovrebbe essere simile al seguente.

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

   Nota

   Se l’esito è "ImageVersionStatus": "CREATED_FAILED", l’esito include anche il motivo dell'errore. Un problema di autorizzazioni è una causa di errore comune. Puoi anche controllare CloudWatch i log di Amazon se riscontri un errore durante l'avvio o l'esecuzione dell' KernelGateway app per un'immagine personalizzata. Il nome del gruppo di log è /aws/sagemaker/studio. Il nome del flusso di log è $domainID/$userProfileName/KernelGateway/$appName.

4. Creazione di un file di configurazione denominato app-image-config-input.json. Il Name valore di KernelSpecs deve corrispondere al nome del kernelSpec disponibile nell'immagine associata a questa AppImageConfig. Questo valore prevede la distinzione tra lettere maiuscole e minuscole. Puoi trovare i kernelSpec disponibili in un'immagine eseguendo jupyter-kernelspec list da una shell all'interno del container. MountPath è il percorso all'interno dell'immagine per montare la home directory Amazon Elastic File System (Amazon EFS). Deve essere diverso dal percorso che usi all'interno del container, perché quel percorso verrà sovrascritto una volta montata la tua home directory Amazon EFS.

   Nota

   Le combinazioni seguenti DefaultUID e DefaultGID sono gli unici valori accettati:

   • DefaultUID 1000 e DefaultGID 100

   • DefaultUID 0 e DefaultGID 0

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

5. Crea il file AppImageConfig utilizzando il file creato nel passaggio precedente.

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

   Il risultato dovrebbe essere simile al seguente.

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