提供使用者存取自訂映像檔 - Amazon SageMaker
第 1 步：創建碼頭文件第 2 步：構建碼頭文件步驟 3：將映像推送到 Amazon 彈性容器註冊表存儲庫步驟 4：將圖像附加到用戶的 Amazon SageMaker 域

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。

提供使用者存取自訂映像檔

本文件提供 step-by-step 指示，讓您的使用者能夠存取其 JupyterLab 環境中的自訂影像。您可以使用此頁面上的資訊，為使用者的工作流程建立自訂環境。該過程包括利用：

  • Docker

  • AWS Command Line Interface

  • Amazon Elastic Container Registry

  • Amazon SageMaker AWS Management Console

遵循此頁面上的指導後，Amazon SageMaker 網域上的 JupyterLab 使用者將可以從其 Jupyter 空間存取自訂映像和環境，以強化其機器學習工作流程。

重要

此頁面假設您已在本機電腦上Docker安裝 AWS Command Line Interface 並安裝。

若要讓使用者在其中成功執行其映像檔 JupyterLab，您必須執行下列動作：

讓您的使用者成功執行映像

  1. 創建碼頭文件

  2. 從碼頭文件構建圖像

  3. 將圖像上傳到 Amazon 彈性容器註冊表

  4. 將圖像附加到您的 Amazon SageMaker 域

  5. 讓您的使用者從您的 JupyterLab 空間存取影像

第 1 步：創建碼頭文件

建立 Docker 檔案以定義建立在使用者容器中執行應用程式所需環境的步驟。

重要

您的碼頭檔案必須符合中提供的規格。碼頭文件規格

使用下列碼頭檔案範本來建立 Amazon Linux 2 映像檔：


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='*'

使用以下 Docker 文件模板創建 Amazon SageMaker 分發映像：


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"]

第 2 步：構建碼頭文件

在與 Dockerfile 相同的目錄中，使用以下命令構建映像：


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

您的影像必須以下列格式加上標籤：123456789012.dkr.ecr.your-region.amazonaws.com/your-repository-name:tag

否則，您將無法將其推送到 Amazon 彈性容器註冊表存儲庫。

步驟 3：將映像推送到 Amazon 彈性容器註冊表存儲庫

建立映像後，請使用下列命令登入 Amazon ECR 儲存庫：


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

登錄後，使用以下命令推送 Dockerfile：


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

步驟 4：將圖像附加到用戶的 Amazon SageMaker 域

推送映像後，您必須從 Amazon SageMaker 網域存取映像檔。請使用下列步驟將映像附加至 SageMaker 網域：

  1. 開啟 SageMaker 主控台。

  2. 在 [管理員設定] 下，選擇 [網域

  3. 從網域清單中，選取網域。

  4. 開啟 [環境] 索引標籤。

  5. 針對個人 Studio 應用程式的自訂影像，請選擇 [附加影像]。

  6. 指定影像來源。

  7. 選擇下一步。

  8. 選擇提交。

您的使用者現在可以從其 JupyterLab 空間中選取您已附加至其網域的映像。