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# Spécifications d’images personnalisées
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L’image que vous spécifiez dans votre fichier Docker doit correspondre aux spécifications des sections suivantes pour que l’image soit correctement créée.

**Topics**
+ [Exécution de l’image](#studio-updated-byoi-specs-run)
+ [Spécifications pour l’utilisateur et le système de fichiers](#studio-updated-byoi-specs-user-and-filesystem)
+ [Surveillance de l’état et URL des applications](#studio-updated-byoi-specs-app-healthcheck)
+ [Exemples de fichiers Docker](#studio-updated-byoi-specs-dockerfile-templates)

## Exécution de l’image
<a name="studio-updated-byoi-specs-run"></a>

Les configurations suivantes peuvent être effectuées en mettant à jour votre [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ContainerConfig.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ContainerConfig.html). Pour obtenir un exemple, consultez [Mise à jour de la configuration du conteneur](studio-updated-byoi-how-to-container-configuration.md).
+ `Entrypoint` : vous pouvez configurer les paramètres `ContainerEntrypoint` et `ContainerArguments` qui sont transmis au conteneur lors de l’exécution. Nous vous recommandons de configurer votre point d’entrée à l’aide de `ContainerConfig`. Cliquez sur le lien ci-dessus pour consulter un exemple.
+ `EnvVariables` : lorsque vous utilisez Studio, vous pouvez définir des variables `ContainerEnvironment` personnalisées pour votre conteneur. Vous pouvez éventuellement mettre à jour vos variables environnementales à l’aide de `ContainerConfig`. Cliquez sur le lien ci-dessus pour consulter un exemple.

  SageMaker Les variables d'environnement spécifiques à l'IA sont prioritaires et remplaceront toutes les variables portant le même nom. Par exemple, l' SageMaker IA fournit automatiquement des variables d'environnement préfixées par `AWS_` et `SAGEMAKER_` pour garantir une intégration correcte avec les AWS services et les fonctionnalités de l' SageMaker IA. Voici quelques exemples de variables d'environnement SageMaker spécifiques à l'IA :
  + `AWS_ACCOUNT_ID`
  + `AWS_REGION`
  + `AWS_DEFAULT_REGION`
  + `AWS_CONTAINER_CREDENTIALS_RELATIVE_URI`
  + `SAGEMAKER_SPACE_NAME`
  + `SAGEMAKER_APP_TYPE`

## Spécifications pour l’utilisateur et le système de fichiers
<a name="studio-updated-byoi-specs-user-and-filesystem"></a>
+ `WorkingDirectory` : le volume Amazon EBS correspondant à votre espace est monté sur le chemin `/home/sagemaker-user`. Vous ne pouvez pas modifier le chemin de montage. Utilisez l’instruction `WORKDIR` pour définir le répertoire de travail de votre image sur un dossier au sein de `/home/sagemaker-user`.
+ `UID` : ID utilisateur du conteneur Docker. UID=1000 est une valeur prise en charge. Vous pouvez ajouter un accès sudo à vos utilisateurs. Ils IDs sont remappés pour empêcher un processus exécuté dans le conteneur de disposer de plus de privilèges que nécessaire.
+ `GID` : ID de groupe du conteneur Docker. GID=100 est une valeur prise en charge. Vous pouvez ajouter un accès sudo à vos utilisateurs. Ils IDs sont remappés pour empêcher un processus exécuté dans le conteneur de disposer de plus de privilèges que nécessaire.
+ Répertoires de métadonnées : `/opt/ml` répertoires `/opt/.sagemakerinternal` et utilisés par AWS. Le fichier de métadonnées dans `/opt/ml` contient des métadonnées sur des ressources telles que `DomainId`.

  Utilisez la commande suivante pour afficher le contenu du système de fichiers :

  ```
  cat /opt/ml/metadata/resource-metadata.json
  ```
+ Répertoires de journalisation : `/var/log/studio` est réservé aux répertoires de journalisation de vos applications et aux extensions qui leur sont associées. Nous vous recommandons de ne pas utiliser ces dossiers pour créer votre image.

## Surveillance de l’état et URL des applications
<a name="studio-updated-byoi-specs-app-healthcheck"></a>

La surveillance de l’état et l’URL dépendent des applications. Choisissez le lien suivant associé à l’application pour laquelle vous générez l’image.
+ [Surveillance de l’état et URL des applications](code-editor-custom-images.md#code-editor-custom-images-app-healthcheck) pour l’éditeur de code
+ [Surveillance de l’état et URL des applications](studio-updated-jl-admin-guide-custom-images.md#studio-updated-jl-admin-guide-custom-images-app-healthcheck) pour JupyterLab

## Exemples de fichiers Docker
<a name="studio-updated-byoi-specs-dockerfile-templates"></a>

Pour les exemples de fichiers Docker qui répondent à la fois aux exigences de cette page et aux besoins spécifiques de votre application, accédez aux exemples de fichiers Docker dans la section de l’application correspondante. Les options suivantes incluent les applications Amazon SageMaker Studio. 
+ [Exemples de fichiers Docker](code-editor-custom-images.md#code-editor-custom-images-dockerfile-templates) pour l’éditeur de code
+ [Exemples de fichiers Docker](studio-updated-jl-admin-guide-custom-images.md#studio-updated-jl-custom-images-dockerfile-templates)pour JupyterLab

**Note**  
Si vous apportez votre propre image à SageMaker Unified Studio, vous devez suivre les [spécifications Dockerfile](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-specifications.html) du guide de l'*utilisateur d'Amazon SageMaker Unified Studio*.  
`Dockerfile`vous trouverez des exemples d' SageMaker Unified Studio dans l'[exemple Dockerfile du guide](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-specifications.html#byoi-specifications-example) de l'*utilisateur d'Amazon SageMaker Unified Studio*.