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Ejemplo de integración de SOCI-indexed imágenes con Studio - Amazon SageMaker AI

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Ejemplo de integración de SOCI-indexed imágenes con Studio

Debe hacer referencia a la etiqueta de SOCI-indexed imagen para utilizarlas SOCI-indexed en Studio, en lugar de a la etiqueta de imagen del contenedor original. Usa la etiqueta que especificaste durante el proceso de conversión a SOCI (por ejemplo, SOCI_IMAGE_TAG enEjemplo de creación de índices SOCI con nerdctl y SOCI CLI).

Ejemplo de integración de SOCI-indexed imágenes

  1. Primero defina las variables para los AWS CLI comandos siguientes. El siguiente es un ejemplo de cómo configurar las variables.

    ACCOUNT_ID="111122223333"
REGION="us-east-1"
IMAGE_NAME="sagemaker-image-name"
IMAGE_CONFIG_NAME="sagemaker-image-config-name"
ROLE_ARN="your-role-arn"
DOMAIN_ID="domain-id"
SOCI_IMAGE_TAG="soci-indexed-image-tag"

    Definiciones de variables:

    • ACCOUNT_IDes tu Cuenta de AWS ID

    • REGIONes el Región de AWS de su registro privado de Amazon ECR

    • IMAGE_NAMEes el nombre de tu imagen SageMaker

    • IMAGE_CONFIG_NAMEes el nombre de la configuración de SageMaker la imagen

    • ROLE_ARNes el ARN de su función de ejecución con los permisos que figuran en Permisos de IAM obligatorios

    • DOMAIN_IDes el ID de dominio

      nota

      Si va a adjuntar la imagen a un proyecto de SageMaker Unified Studio y necesita que se le aclare qué dominio usar, consulte Ver los detalles del dominio de SageMaker IA asociados a su proyecto.

    • SOCI_IMAGE_TAGes la etiqueta de tu imagen SOCI-indexed

  2. Exporta tu región:

    export AWS_REGION=$REGION

  3. Crea una SageMaker imagen:

    aws sagemaker create-image \
    --image-name "$IMAGE_NAME" \
    --role-arn "$ROLE_ARN"

  4. Cree una versión SageMaker de imagen utilizando su URI de índice SOCI:

    IMAGE_INDEX_URI="$ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$REGION.amazonaws.com/$IMAGE_NAME:$SOCI_IMAGE_TAG"

aws sagemaker create-image-version \
    --image-name "$IMAGE_NAME" \
    --base-image "$IMAGE_INDEX_URI"

  5. Crea una configuración de imagen de aplicación y actualiza tu dominio de Amazon SageMaker AI para incluir la imagen personalizada de tu aplicación. Puede hacerlo para el editor de código Code-OSS, basado en Visual Studio Code: Open Source (editor de código) y en JupyterLab aplicaciones. Seleccione la opción de aplicación que aparece a continuación para ver los pasos.

    Code Editor

    Cree una configuración de imagen de aplicación para Code Editor:

    aws sagemaker create-app-image-config \
    --app-image-config-name "$IMAGE_CONFIG_NAME" \
    --code-editor-app-image-config '{ "FileSystemConfig": { "MountPath": "/home/sagemaker-user", "DefaultUid": 1000, "DefaultGid": 100 } }'

    Actualiza tu dominio de Amazon SageMaker AI para incluir la imagen personalizada para Code Editor:

    aws sagemaker update-domain \
    --domain-id "$DOMAIN_ID" \
    --default-user-settings '{
        "CodeEditorAppSettings": {
        "CustomImages": [{
            "ImageName": "$IMAGE_NAME", 
            "AppImageConfigName": "$IMAGE_CONFIG_NAME"
        }]
    }
}'
    JupyterLab

    Cree una configuración de imagen de aplicación para JupyterLab:

    aws sagemaker create-app-image-config \
    --app-image-config-name "$IMAGE_CONFIG_NAME" \
    --jupyter-lab-app-image-config '{ "FileSystemConfig": { "MountPath": "/home/sagemaker-user", "DefaultUid": 1000, "DefaultGid": 100 } }'

    Actualiza tu dominio de Amazon SageMaker AI para incluir la imagen personalizada de JupyterLab:

    aws sagemaker update-domain \
    --domain-id "$DOMAIN_ID" \
    --default-user-settings '{
        "JupyterLabAppSettings": {
        "CustomImages": [{
            "ImageName": "$IMAGE_NAME", 
            "AppImageConfigName": "$IMAGE_CONFIG_NAME"
        }]
    }
}'

  6. Después de actualizar tu dominio para incluir tu imagen personalizada, puedes crear una aplicación en Studio con tu imagen personalizada. Cuando te Inicio de una imagen personalizada en Studio asegures de usar tu imagen personalizada.