Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich. # Rezept für das Mitbringen eines eigenen Containers In diesem Abschnitt finden Sie eine step-by-step Anleitung dazubring your own container (BYOC), was Sie für Braket Hybrid Jobs benötigen — die Skripts, Dateien und Schritte, um sie zu kombinieren, damit Sie mit Ihren benutzerdefinierten Docker Images loslegen können. Die Rezepte für zwei häufige Fälle: 1. Installieren Sie zusätzliche Software in einem Docker Image und verwenden Sie in Ihren Jobs nur Python-Algorithmus-Skripte. 1. Verwenden Sie Algorithmusskripte, die in einer anderen Sprache als Python geschrieben wurden, mit Hybrid Jobs oder einer anderen CPU-Architektur als x86. Die Definition des *Container-Eintragsskripts* ist für Fall 2 komplexer. Wenn Braket Ihren Hybrid-Job ausführt, startet es die angeforderte Anzahl und Art von Amazon EC2 EC2-Instances und führt dann das Docker Image aus, das durch die Image-URI angegeben wurde, die zur Auftragserstellung eingegeben wurde. Wenn Sie die BYOC-Funktion verwenden, geben Sie eine Bild-URI an, die in einem [privaten Amazon ECR-Repository](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/Repositories.html) gehostet wird, auf das Sie Lesezugriff haben. Braket Hybrid Jobs verwendet dieses benutzerdefinierte Image, um den Job auszuführen. Die spezifischen Komponenten, die Sie benötigen, um ein Docker Image zu erstellen, das mit Hybrid-Jobs verwendet werden kann. [Wenn Sie mit dem Schreiben und Erstellen nicht vertraut sind`Dockerfiles`, lesen Sie in der [Dockerfile-Dokumentation und in der Dokumentation](https://docs.docker.com/reference/dockerfile/) nach. Amazon ECR CLI](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/getting-started-cli.html) **Topics** + [Ein Basis-Image für Ihr Dockerfile](#base-image-dockerfile) + [(Optional) Ein modifiziertes Container-Einstiegspunktskript](#modified-container-entry-point) + [Installieren Sie die benötigte Software und das Container-Skript mit `Dockerfile`](#install-docketfile) ## Ein Basis-Image für Ihr Dockerfile Wenn Sie Python verwenden und Software zusätzlich zu dem installieren möchten, was in den von Braket bereitgestellten Containern bereitgestellt wird, ist eine Option für ein Basis-Image eines der Braket-Container-Images, die in unserem [GitHub Repo](https://github.com/amazon-braket/amazon-braket-containers) und auf Amazon ECR gehostet werden. Sie müssen sich [bei Amazon ECR authentifizieren](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/getting-started-cli.html#cli-authenticate-registry), um das Image abzurufen und darauf aufzubauen. Die erste Zeile Ihrer BYOC-Datei Docker könnte beispielsweise wie folgt lauten: `FROM [IMAGE_URI_HERE]` Füllen Sie als Nächstes den Rest aus, Dockerfile um die Software zu installieren und einzurichten, die Sie dem Container hinzufügen möchten. Die vorgefertigten Braket-Images enthalten bereits das entsprechende Container-Einstiegspunkt-Skript, sodass Sie sich keine Gedanken darüber machen müssen, dieses einzubeziehen. Wenn Sie eine Nicht-Python-Sprache wie C\$1\$1, Rust oder Julia verwenden möchten, oder wenn Sie ein Image für eine Nicht-x86-CPU-Architektur wie ARM erstellen möchten, müssen Sie möglicherweise auf einem öffentlichen Barebone-Image aufbauen. Viele solcher Bilder finden Sie in der [Amazon Elastic Container Registry Public Gallery](https://gallery.ecr.aws/). Stellen Sie sicher, dass Sie eine auswählen, die für die CPU-Architektur und gegebenenfalls für die GPU, die Sie verwenden möchten, geeignet ist. ## (Optional) Ein modifiziertes Container-Einstiegspunktskript **Anmerkung** Wenn Sie einem vorgefertigten Braket-Image nur zusätzliche Software hinzufügen, können Sie diesen Abschnitt überspringen. Um Nicht-Python-Code als Teil Ihres Hybrid-Jobs auszuführen, ändern Sie das Python-Skript, das den Container-Einstiegspunkt definiert. Zum Beispiel das [`braket_container.py`Python-Skript auf dem Amazon Braket Github](https://github.com/amazon-braket/amazon-braket-containers/blob/main/src/braket_container.py). Dies ist das Skript, das die von Braket vorgefertigten Images verwenden, um Ihr Algorithmus-Skript zu starten und die entsprechenden Umgebungsvariablen festzulegen. Das Container-Einstiegspunktskript selbst **muss** in Python sein, kann aber Nicht-Python-Skripte starten. In dem vorgefertigten Beispiel können Sie sehen, dass Python-Algorithmus-Skripts entweder als [Python-Unterprozess](https://github.com/amazon-braket/amazon-braket-containers/blob/main/src/braket_container.py#L274) oder als [vollständig neuer](https://github.com/amazon-braket/amazon-braket-containers/blob/main/src/braket_container.py#L257) Prozess gestartet werden. Indem Sie diese Logik ändern, können Sie das Einstiegspunktskript aktivieren, um Skripten zu starten, die keine Python-Algorithmen sind. Sie könnten beispielsweise die [https://github.com/amazon-braket/amazon-braket-containers/blob/main/src/braket_container.py#L139](https://github.com/amazon-braket/amazon-braket-containers/blob/main/src/braket_container.py#L139)Funktion so ändern, dass sie Rust-Prozesse in Abhängigkeit von der Dateinamenerweiterung startet. Sie können sich auch dafür entscheiden, eine komplett neue zu schreiben`braket_container.py`. Es sollte Eingabedaten, Quellarchive und andere notwendige Dateien aus Amazon S3 in den Container kopieren und die entsprechenden Umgebungsvariablen definieren. ## Installieren Sie die benötigte Software und das Container-Skript mit `Dockerfile` **Anmerkung** Wenn Sie ein vorgefertigtes Braket-Image als Docker Basis-Image verwenden, ist das Container-Skript bereits vorhanden. Wenn Sie im vorherigen Schritt ein modifiziertes Container-Skript erstellt haben, müssen Sie es in den Container kopieren **und** die Umgebungsvariable `SAGEMAKER_PROGRAM` oder den Namen Ihres neuen Container-Einstiegspunktskripts definieren. `braket_container.py` Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine`Dockerfile`, mit der Sie Julia auf GPU-beschleunigten Jobs-Instanzen verwenden können: ``` FROM nvidia/cuda:12.2.0-devel-ubuntu22.04 ARG DEBIAN_FRONTEND=noninteractive ARG JULIA_RELEASE=1.8 ARG JULIA_VERSION=1.8.3 ARG PYTHON=python3.11 ARG PYTHON_PIP=python3-pip ARG PIP=pip ARG JULIA_URL = https://julialang-s3.julialang.org/bin/linux/x64/${JULIA_RELEASE}/ ARG TAR_NAME = julia-${JULIA_VERSION}-linux-x86_64.tar.gz ARG PYTHON_PKGS = # list your Python packages and versions here RUN curl -s -L ${JULIA_URL}/${TAR_NAME} | tar -C /usr/local -x -z --strip-components=1 -f - RUN apt-get update \ && apt-get install -y --no-install-recommends \ build-essential \ tzdata \ openssh-client \ openssh-server \ ca-certificates \ curl \ git \ libtemplate-perl \ libssl1.1 \ openssl \ unzip \ wget \ zlib1g-dev \ ${PYTHON_PIP} \ ${PYTHON}-dev \ RUN ${PIP} install --no-cache --upgrade ${PYTHON_PKGS} RUN ${PIP} install --no-cache --upgrade sagemaker-training==4.1.3 # Add EFA and SMDDP to LD library path ENV LD_LIBRARY_PATH="/opt/conda/lib/python${PYTHON_SHORT_VERSION}/site-packages/smdistributed/dataparallel/lib:$LD_LIBRARY_PATH" ENV LD_LIBRARY_PATH=/opt/amazon/efa/lib/:$LD_LIBRARY_PATH # Julia specific installation instructions COPY Project.toml /usr/local/share/julia/environments/v${JULIA_RELEASE}/ RUN JULIA_DEPOT_PATH=/usr/local/share/julia \ julia -e 'using Pkg; Pkg.instantiate(); Pkg.API.precompile()' # generate the device runtime library for all known and supported devices RUN JULIA_DEPOT_PATH=/usr/local/share/julia \ julia -e 'using CUDA; CUDA.precompile_runtime()' # Open source compliance scripts RUN HOME_DIR=/root \ && curl -o ${HOME_DIR}/oss_compliance.zip https://aws-dlinfra-utilities.s3.amazonaws.com/oss_compliance.zip \ && unzip ${HOME_DIR}/oss_compliance.zip -d ${HOME_DIR}/ \ && cp ${HOME_DIR}/oss_compliance/test/testOSSCompliance /usr/local/bin/testOSSCompliance \ && chmod +x /usr/local/bin/testOSSCompliance \ && chmod +x ${HOME_DIR}/oss_compliance/generate_oss_compliance.sh \ && ${HOME_DIR}/oss_compliance/generate_oss_compliance.sh ${HOME_DIR} ${PYTHON} \ && rm -rf ${HOME_DIR}/oss_compliance* # Copying the container entry point script COPY braket_container.py /opt/ml/code/braket_container.py ENV SAGEMAKER_PROGRAM braket_container.py ``` In diesem Beispiel werden Skripte heruntergeladen und ausgeführt, die von bereitgestellt werden AWS , um die Einhaltung aller relevanten Open-Source-Lizenzen sicherzustellen. Zum Beispiel, indem jeder installierte Code, der von einem gesteuert wird, ordnungsgemäß zugewiesen wird. MIT license Wenn Sie nicht-öffentlichen Code einbinden müssen, z. B. Code, der in einem privaten GitLab Speicher GitHub oder einem Repository gehostet wird, betten **Sie keine** SSH-Schlüssel in das Docker Image ein, um darauf zuzugreifen. Verwenden Sie stattdessen Docker Compose when you build, um den Zugriff auf SSH auf dem Host-Computer Docker zu ermöglichen, auf dem es basiert. Weitere Informationen finden Sie im Leitfaden [Sichere Verwendung von SSH-Schlüsseln in Docker für den Zugriff auf private Github-Repositorys](https://www.fastruby.io/blog/docker/docker-ssh-keys.html). **Ihr Image erstellen und hochladen Docker** Mit einem richtig definierten sind Sie nun bereit`Dockerfile`, die Schritte zum [Erstellen eines privaten Amazon ECR-Repositorys](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/repository-create.html) zu befolgen, falls noch keines vorhanden ist. Sie können Ihr Container-Image auch erstellen, taggen und in das Repository hochladen. Sie sind bereit, das Image zu erstellen, zu taggen und zu pushen. Eine vollständige Erläuterung der Optionen `docker build` und einige Beispiele finden Sie in der [Docker-Build-Dokumentation](https://docs.docker.com/reference/cli/docker/buildx/build/). Für die oben definierte Beispieldatei könnten Sie Folgendes ausführen: ``` aws ecr get-login-password --region ${your_region} | docker login --username AWS --password-stdin ${aws_account_id}.dkr.ecr.${your_region}.amazonaws.com docker build -t braket-julia . docker tag braket-julia:latest ${aws_account_id}.dkr.ecr.${your_region}.amazonaws.com/braket-julia:latest docker push ${aws_account_id}.dkr.ecr.${your_region}.amazonaws.com/braket-julia:latest ``` **Zuweisen geeigneter Amazon ECR-Berechtigungen** Braket Hybrid Jobs DockerBilder müssen in privaten Amazon ECR-Repositorys gehostet werden. Standardmäßig gewährt ein privates Amazon ECR-Repo **keinen** Lesezugriff für die Braket Hybrid Jobs IAM role oder andere Benutzer, die Ihr Bild verwenden möchten, wie z. B. Mitarbeiter oder Schüler. Sie müssen [eine Repository-Richtlinie festlegen, um die](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/set-repository-policy.html) entsprechenden Berechtigungen zu gewähren. Im Allgemeinen sollten Sie nur den spezifischen Benutzern und IAM Rollen, die Sie für den Zugriff auf Ihre Bilder benötigen, die Erlaubnis erteilen, anstatt jedem, der über die Rechte verfügt, image URI zu erlauben, sie abzurufen.