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# Imágenes personalizadas
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Si necesitas una funcionalidad diferente a la que proporciona la SageMaker distribución, puedes traer tu propia imagen con tus extensiones y paquetes personalizados. También puedes usarla para personalizar la JupyterLab interfaz de usuario según tus propias necesidades de marca o de conformidad.

La siguiente página proporcionará información y plantillas JupyterLab específicas para crear tus propias imágenes de SageMaker IA personalizadas. El objetivo es complementar la información y las instrucciones de Amazon SageMaker Studio sobre cómo crear tu propia imagen de SageMaker IA y llevar tu propia imagen a Studio. Para obtener más información sobre las imágenes personalizadas de Amazon SageMaker AI y cómo llevar tu propia imagen a Studio, consulta[Bring your own image (BYOI)](studio-updated-byoi.md). 

**Topics**
+ [Comprobación de estado y URL de las aplicaciones](#studio-updated-jl-admin-guide-custom-images-app-healthcheck)
+ [Ejemplos de Dockerfile](#studio-updated-jl-custom-images-dockerfile-templates)

## Comprobación de estado y URL de las aplicaciones
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+ `Base URL`: la URL base de la aplicación BYOI debe ser `jupyterlab/default`. Solo puede tener una aplicación y siempre debe denominarse `default`.
+ `HealthCheck API`— La SageMaker IA utiliza el punto final de comprobación de estado del puerto `8888` para comprobar el estado de la JupyterLab aplicación. `jupyterlab/default/api/status`es el punto final del chequeo de estado.
+ `Home/Default URL`— Los `/opt/ml` directorios `/opt/.sagemakerinternal` y que utiliza AWS. El archivo de metadatos de `/opt/ml` contiene metadatos sobre recursos como `DomainId`.
+ Autenticación: para habilitar la autenticación de los usuarios, desactive la autenticación basada en token o contraseña de cuaderno de Jupyter y permita todos los orígenes.

## Ejemplos de Dockerfile
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Los siguientes ejemplos son `Dockerfile` que cumplen con la información y [Especificaciones de imágenes personalizadas](studio-updated-byoi-specs.md) anteriores.

**nota**  
Si va a traer su propia imagen a SageMaker Unified Studio, tendrá que seguir las [especificaciones de Dockerfile](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-specifications.html) de la Guía del *usuario de Amazon SageMaker Unified Studio*.  
`Dockerfile`Puedes encontrar ejemplos de SageMaker Unified Studio en el [ejemplo de Dockerfile](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-specifications.html#byoi-specifications-example) de la Guía del *usuario de Amazon SageMaker Unified Studio*.

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#### [ Example AL2023 Dockerfile ]

El siguiente es un ejemplo de Dockerfile de AL2023 que cumple con la información y [Especificaciones de imágenes personalizadas](studio-updated-byoi-specs.md) anteriores.

```
FROM public.ecr.aws/amazonlinux/amazonlinux:2023

ARG NB_USER="sagemaker-user"
ARG NB_UID=1000
ARG NB_GID=100

# Install Python3, pip, and other dependencies
RUN yum install -y \
    python3 \
    python3-pip \
    python3-devel \
    gcc \
    shadow-utils && \
    useradd --create-home --shell /bin/bash --gid "${NB_GID}" --uid ${NB_UID} ${NB_USER} && \
    yum clean all

RUN python3 -m pip install --no-cache-dir \
    'jupyterlab>=4.0.0,<5.0.0' \
    urllib3 \
    jupyter-activity-monitor-extension \
    --ignore-installed

# Verify versions
RUN python3 --version && \
    jupyter lab --version

USER ${NB_UID}
CMD jupyter lab --ip 0.0.0.0 --port 8888 \
    --ServerApp.base_url="/jupyterlab/default" \
    --ServerApp.token='' \
    --ServerApp.allow_origin='*'
```

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#### [ Example  SageMaker Distribución en Amazon Dockerfile ]

El siguiente es un ejemplo de Dockerfile de Amazon SageMaker Distribution que cumple con la información y [Especificaciones de imágenes personalizadas](studio-updated-byoi-specs.md) anteriores.

```
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 ["entrypoint-jupyter-server"]
```

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