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.
# Erstellen Sie ein benutzerdefiniertes SageMaker Image für Amazon SageMaker Studio Classic
**Wichtig**
Benutzerdefinierte IAM-Richtlinien, die es Amazon SageMaker Studio oder Amazon SageMaker Studio Classic ermöglichen, SageMaker Amazon-Ressourcen zu erstellen, müssen auch Berechtigungen zum Hinzufügen von Tags zu diesen Ressourcen gewähren. Die Berechtigung zum Hinzufügen von Tags zu Ressourcen ist erforderlich, da Studio und Studio Classic automatisch alle von ihnen erstellten Ressourcen taggen. Wenn eine IAM-Richtlinie Studio und Studio Classic das Erstellen von Ressourcen, aber kein Tagging erlaubt, können "AccessDenied" Fehler beim Versuch, Ressourcen zu erstellen, auftreten. Weitere Informationen finden Sie unter [Erteilen Sie Berechtigungen für das Taggen von SageMaker KI-Ressourcen](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).
[AWS verwaltete Richtlinien für Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)die Berechtigungen zum Erstellen von SageMaker Ressourcen gewähren, beinhalten bereits Berechtigungen zum Hinzufügen von Tags beim Erstellen dieser Ressourcen.
**Wichtig**
Seit dem 30. November 2023 heißt das vorherige Amazon SageMaker Studio-Erlebnis jetzt Amazon SageMaker Studio Classic. Der folgende Abschnitt bezieht sich konkret auf die Verwendung der Studio-Classic-Anwendung. Informationen zur Verwendung der aktualisierten Studio-Konfiguration finden Sie unter [Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md).
Studio Classic wird weiterhin für bestehende Workloads beibehalten, ist aber nicht mehr für das Onboarding verfügbar. Sie können nur vorhandene Studio Classic-Anwendungen beenden oder löschen und keine neuen erstellen. Wir empfehlen Ihnen, [Ihren Workload auf das neue Studio-Erlebnis zu migrieren](studio-updated-migrate.md).
In diesem Thema wird beschrieben, wie Sie mit der SageMaker AI-Konsole oder ein benutzerdefiniertes SageMaker Image erstellen können AWS CLI.
Wenn Sie ein Image von der Konsole aus erstellen, erstellt SageMaker AI auch eine erste Image-Version. Die Image-Version repräsentiert ein Container-Image in [Amazon Elastic Container Registry (ECR)](https://console.aws.amazon.com/ecr/). Das Container-Image muss die Anforderungen erfüllen, um in Amazon SageMaker Studio Classic verwendet werden zu können. Weitere Informationen finden Sie unter [Benutzerdefinierte SageMaker Bildspezifikationen für Amazon SageMaker Studio Classic](studio-byoi-specs.md). Informationen zum lokalen Testen Ihres Images und zum Beheben häufig auftretender Probleme finden Sie im [SageMaker Studio Classic-Repo mit benutzerdefinierten Imagebeispielen](https://github.com/aws-samples/sagemaker-studio-custom-image-samples/blob/main/DEVELOPMENT.md).
Nachdem Sie Ihr benutzerdefiniertes SageMaker Image erstellt haben, müssen Sie es an Ihre Domain oder Ihren gemeinsam genutzten Bereich anhängen, um es mit Studio Classic verwenden zu können. Weitere Informationen finden Sie unter [Ein benutzerdefiniertes SageMaker Bild in Amazon SageMaker Studio Classic anhängen](studio-byoi-attach.md).
## Erstellen Sie ein SageMaker Image von der Konsole aus
Im folgenden Abschnitt wird gezeigt, wie Sie ein benutzerdefiniertes SageMaker Image von der SageMaker AI-Konsole aus erstellen.
**So erstellen Sie ein Image**
1. Öffnen Sie die Amazon SageMaker AI-Konsole unter [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
1. Wählen Sie im linken Navigationsbereich **Admin-Konfigurationen**.
1. Wählen Sie unter **Admin-Konfigurationen** die Option **Images**.
1. Wählen Sie auf der Seite **Benutzerdefinierte Images** die Option **Image erstellen** aus.
1. Geben Sie als **Image-Quelle** den Registry-Pfad zum Container-Image in Amazon ECR ein. Der Pfad hat das folgende Format:
` {{acct-id}}.dkr.ecr.{{region}}.amazonaws.com/{{repo-name[:tag] or [@digest]}} `
1. Wählen Sie **Next**.
1. Geben Sie unter **Image-Eigenschaften** Folgendes ein:
+ Image-Name – Der Name muss für Ihr Konto in der aktuellen AWS-Region eindeutig sein.
+ (Optional) Anzeigename – der Name, der auf der Studio-Classic-Benutzeroberfläche angezeigt wird. Wenn nicht angegeben, wird `Image name` angezeigt.
+ (Optional) Beschreibung – Eine Beschreibung des Images.
+ IAM-Rolle — Der Rolle muss die [AmazonSageMakerFullAccess](https://console.aws.amazon.com/iam/home?#/policies/arn:aws:iam::aws:policy/AmazonSageMakerFullAccess)Richtlinie angehängt sein. Verwenden Sie das Dropdown-Menü, um eine der folgenden Optionen zu wählen:
+ Eine neue Rolle erstellen – Geben Sie alle zusätzlichen Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)-Buckets an, auf die die Benutzer Ihrer Notebooks zugreifen können sollen. Wenn Sie den Zugriff auf zusätzliche Bereiche nicht zulassen möchten, wählen Sie **Keine**.
SageMaker KI ordnet die `AmazonSageMakerFullAccess` Richtlinie der Rolle zu. Die Rolle ermöglicht Benutzern Ihrer Notebooks den Zugriff auf die S3-Buckets, die neben den Häkchen aufgeführt sind.
+ Geben Sie einen benutzerdefinierten IAM-Rollen-ARN ein – Geben Sie den Amazon-Ressourcennamen (ARN) Ihrer IAM-Rolle ein.
+ Bestehende Rolle verwenden – Wählen Sie eine Ihrer vorhandenen Rollen aus der Liste aus.
+ (Optional) Image-Tags – Wählen Sie **Neues Tag hinzufügen**. Sie können bis zu 50 Tags hinzufügen. Tags können über die Studio Classic-Benutzeroberfläche, die SageMaker AI-Konsole oder die SageMaker `Search` KI-API durchsucht werden.
1. Wählen Sie **Absenden** aus.
Das neue Image wird in der Liste **Benutzerdefinierte Images** angezeigt und kurz hervorgehoben. Nachdem das Image erfolgreich erstellt wurde, können Sie den Namen des Images wählen, um seine Eigenschaften anzuzeigen, oder **Version erstellen** wählen, um eine weitere Version zu erstellen.
**Um eine weitere Image-Version zu erstellen**
1. Wählen Sie **Version erstellen** in derselben Zeile wie das Image aus.
1. Geben Sie als **Image-Quelle** den Registry-Pfad zum Amazon ECR-Container-Image ein. Das Container-Image sollte nicht dasselbe Bild sein, das in einer früheren Version des SageMaker Images verwendet wurde.
## Erstellen Sie ein SageMaker Bild aus dem AWS CLI
Sie führen die folgenden Schritte aus, um mithilfe von ein SageMaker Image aus dem Container-Image zu erstellen AWS CLI.
+ Erstellen einer `Image` VPC
+ Erstellen einer `ImageVersion` VPC
+ Erstellen einer Konfigurationsdatei
+ Erstellen einer `AppImageConfig`.
**Um die SageMaker Image-Entitäten zu erstellen**
1. Erstellen Sie ein SageMaker Bild.
```
aws sagemaker create-image \
--image-name custom-image \
--role-arn arn:aws:iam::{{}}:role/service-role/{{}}
```
Die Antwort sollte in etwa so aussehen wie die folgende.
```
{
"ImageArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-2:acct-id:image/custom-image"
}
```
1. Erstellen Sie eine SageMaker Image-Version aus dem Container-Image.
```
aws sagemaker create-image-version \
--image-name custom-image \
--base-image {{}}.dkr.ecr.{{}}.amazonaws.com/smstudio-custom:custom-image
```
Die Antwort sollte in etwa so aussehen wie die folgende.
```
{
"ImageVersionArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-2:acct-id:image-version/custom-image/1"
}
```
1. Überprüfen Sie, ob die Image-Version erfolgreich erstellt wurde.
```
aws sagemaker describe-image-version \
--image-name custom-image \
--version-number 1
```
Die Antwort sollte in etwa so aussehen wie die folgende.
```
{
"ImageVersionArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-2:acct-id:image-version/custom-image/1",
"ImageVersionStatus": "CREATED"
}
```
**Anmerkung**
Wenn die Antwort lautet`"ImageVersionStatus": "CREATED_FAILED"`, enthält die Antwort auch den Grund für den Fehler. Ein Problem mit Berechtigungen ist eine häufige Fehlerursache. Sie können auch Ihre CloudWatch Amazon-Protokolle überprüfen, wenn beim Starten oder Ausführen der KernelGateway App für ein benutzerdefiniertes Image ein Fehler auftritt. Der Name der Protokollgruppe ist `/aws/sagemaker/studio`. Der Name des Protokollstroms ist `$domainID/$userProfileName/KernelGateway/$appName`.
1. Erstellen Sie eine Konfigurationsdatei mit dem Namen `app-image-config-input.json`. Der `Name` Wert von `KernelSpecs` muss mit dem Namen des KernelSpec übereinstimmen, der in dem mit diesem `AppImageConfig` verbundenen Image verfügbar ist. Bei diesem Wert ist die Groß- und Kleinschreibung zu beachten. Sie können die verfügbaren kernelSpecs in einem Image finden, indem Sie `jupyter-kernelspec list` von einer Shell innerhalb des Containers ausführen. `MountPath` ist der Pfad innerhalb des Images, um Ihr Amazon Elastic File System (Amazon EFS) Home-Verzeichnis zu mounten. Dieser muss sich von dem Pfad unterscheiden, den Sie innerhalb des Containers verwenden, da dieser Pfad überschrieben wird, wenn Ihr Amazon EFS-Home-Verzeichnis bereitgestellt wird.
**Anmerkung**
Die folgenden `DefaultUID` und `DefaultGID` Kombinationen sind die einzigen akzeptierten Werte:
defaultUID: 1000 und defaultGID: 100
defaultUID: 0 und defaultGID: 0
```
{
"AppImageConfigName": "custom-image-config",
"KernelGatewayImageConfig": {
"KernelSpecs": [
{
"Name": "python3",
"DisplayName": "Python 3 (ipykernel)"
}
],
"FileSystemConfig": {
"MountPath": "/home/sagemaker-user",
"DefaultUid": 1000,
"DefaultGid": 100
}
}
}
```
1. Erstellen Sie das AppImageConfig mit der im vorherigen Schritt erstellten Datei.
```
aws sagemaker create-app-image-config \
--cli-input-json file://app-image-config-input.json
```
Die Antwort sollte in etwa so aussehen wie die folgende.
```
{
"AppImageConfigArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-2:acct-id:app-image-config/custom-image-config"
}
```