帶上自己的 SageMaker 形象 - Amazon SageMaker
重要術語

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

帶上自己的 SageMaker 形象

重要

截至 2023 年 11 月 30 日，以前的 Amazon SageMaker 工作室體驗現在被命名為 Amazon SageMaker 工作室經典。下面的部分是特定於使用 Studio 傳統版應用程序。如需使用更新後的 Studio 體驗的相關資訊，請參閱Amazon SageMaker 一室。

SageMaker 映像檔是識別在 Amazon SageMaker Studio 傳統版中執行 Jupyter 筆記本所需的核心、語言套件和其他相依性的檔案。這些映像檔可用來建立您接著執行 Jupyter 筆記本的環境。Amazon SageMaker 提供了許多內置圖像供您使用。如需內建映像的清單，請參閱 可用 Amazon SageMaker 圖片。

如果您需要不同的功能，您可以將自己的自訂映像檔帶入 Studio 經典版。您可以使用 SageMaker 控制台、和 AWS Command Line Interface(AWS CLI) 建立映像檔和映像版本，並將映像版本附加到您的AWS SDK for Python (Boto3)網域或共用空間。即使您尚未登入網域，也可以使用 SageMaker 主控台建立映像檔和映像版本。 SageMaker SageMaker提供範例 Docker 檔案，以作為 SageMaker Studio 傳統自訂映 SageMaker 像範例存放庫中自訂映像檔的起點。

下列主題說明如何使用主 SageMaker 控台帶入您自己的映像AWS CLI，或者，然後在 Studio 傳統版中啟動映像。如需類似的部落格文章，請參閱將您自己的 R 環境帶到 Amazon SageMaker 工作室經典版。如需示範如何攜帶自己映像以用於訓練和推論的筆記本電腦，請參閱 Amazon SageMaker Studio 傳統容器建置 CLI。

重要術語

以下部分定義了將自己的映像與 Studio 經典版一起使用的關鍵術語。

  • Dockerfile：Dockerfile 是一個檔案，定義 Docker 映像的語言套件和其他相依項。

  • Docker 映像：Docker 映像是一個內建的 Dockerfile。此影像已入庫納管至 Amazon ECR，並做為 SageMaker影像的基礎。

  • SageMaker 圖像： SageMaker 圖像是基於 Docker 圖 SageMaker像的一組圖像版本的持有者。每個映像版本都不可變。

  • 映像版本：映像的映像版本代表 Docker 映像，並儲存在 Amazon ECR 儲存庫中。 SageMaker 每個映像版本都不可變。這些映像版本可以附加到域或共享空間，並與工作室經典使用。

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