Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
# Gambar khusus RStudio dengan SageMaker AI
SageMaker Gambar adalah file yang mengidentifikasi paket bahasa dan dependensi lain yang diperlukan untuk berjalan di RStudio Amazon AI. SageMaker SageMaker AI menggunakan gambar-gambar ini untuk menciptakan lingkungan tempat Anda berlari RStudio. Amazon SageMaker AI menyediakan RStudio gambar bawaan untuk Anda gunakan. Jika Anda membutuhkan fungsionalitas yang berbeda, Anda dapat membawa gambar kustom Anda sendiri. Halaman ini memberikan informasi tentang konsep kunci untuk menggunakan gambar khusus dengan RStudio SageMaker AI. Proses untuk membawa gambar Anda sendiri untuk digunakan RStudio pada SageMaker AI membutuhkan tiga langkah:
1. Buat gambar kustom dari Dockerfile dan dorong ke repositori di Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR).
1. Buat SageMaker gambar yang mengarah ke gambar kontainer di Amazon ECR dan lampirkan ke domain Amazon SageMaker AI Anda.
1. Luncurkan sesi baru RStudio dengan gambar kustom Anda.
Anda dapat membuat gambar dan versi gambar, dan melampirkan versi gambar ke domain Anda, menggunakan panel kontrol SageMaker AI [AWS SDK untuk Python (Boto3)](https://boto3.amazonaws.com/v1/documentation/api/latest/reference/services/sagemaker.html),, dan [AWS Command Line Interface (AWS CLI)](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/sagemaker/). Anda juga dapat membuat gambar dan versi gambar menggunakan konsol SageMaker AI, bahkan jika Anda belum onboard ke domain.
Topik berikut menunjukkan cara membawa gambar Anda RStudio sendiri ke SageMaker AI dengan membuat, melampirkan, dan meluncurkan gambar khusus.
## Terminologi kunci
Bagian berikut mendefinisikan istilah kunci untuk membawa gambar Anda sendiri untuk digunakan RStudio pada SageMaker AI.
+ **Dockerfile:** Dockerfile adalah file yang mengidentifikasi paket bahasa dan dependensi lain untuk image Docker Anda.
+ Gambar **Docker: Gambar** Docker adalah Dockerfile yang dibangun. Gambar ini diperiksa ke Amazon ECR dan berfungsi sebagai dasar gambar SageMaker AI.
+ **SageMaker image:** SageMaker Gambar adalah dudukan untuk satu set versi SageMaker gambar berdasarkan gambar Docker.
+ **Versi gambar:** Versi gambar dari SageMaker gambar mewakili gambar Docker yang kompatibel dengan RStudio dan disimpan dalam repositori Amazon ECR. Setiap versi gambar tidak dapat diubah. Versi gambar ini dapat dilampirkan ke domain dan digunakan dengan RStudio SageMaker AI.
# Prasyarat lengkap
Anda harus menyelesaikan prasyarat berikut sebelum membawa gambar Anda sendiri untuk digunakan di RStudio Amazon AI. SageMaker
+ Jika Anda memiliki domain RStudio yang sudah dibuat sebelum 7 April 2022, Anda harus menghapus RStudio ServerPro aplikasi Anda dan membuatnya kembali. Untuk informasi tentang cara menghapus aplikasi, lihat[Matikan dan Perbarui Amazon SageMaker Studio Classic](studio-tasks-update-studio.md).
+ Instal aplikasi Docker. Untuk informasi tentang pengaturan Docker, lihat [Orientasi dan penyiapan](https://docs.docker.com/get-started/).
+ Buat salinan lokal dari Dockerfile RStudio -kompatibel yang bekerja dengan AI. SageMaker Untuk informasi tentang membuat contoh RStudio dockerfile, lihat [Menggunakan gambar khusus untuk menghadirkan lingkungan pengembangan Anda sendiri di RStudio Amazon SageMaker AI](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/use-a-custom-image-to-bring-your-own-development-environment-to-rstudio-on-amazon-sagemaker/).
+ Gunakan peran AWS Identity and Access Management eksekusi yang memiliki [AmazonSageMakerFullAccess](https://console.aws.amazon.com/iam/home?#/policies/arn:aws:iam::aws:policy/AmazonSageMakerFullAccess)kebijakan terlampir. Jika Anda telah melakukan onboard ke domain, Anda bisa mendapatkan peran tersebut dari bagian **Ringkasan domain** pada panel kontrol SageMaker AI.
Tambahkan izin berikut untuk mengakses layanan Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) ke peran eksekusi Anda.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement":[
{
"Sid": "VisualEditor0",
"Effect":"Allow",
"Action":[
"ecr:CreateRepository",
"ecr:BatchGetImage",
"ecr:CompleteLayerUpload",
"ecr:DescribeImages",
"ecr:DescribeRepositories",
"ecr:UploadLayerPart",
"ecr:ListImages",
"ecr:InitiateLayerUpload",
"ecr:BatchCheckLayerAvailability",
"ecr:PutImage"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
------
+ Instal dan konfigurasikan AWS CLI dengan versi berikut (atau lebih tinggi). Untuk informasi tentang menginstal AWS CLI, lihat [Menginstal atau memperbarui versi terbaru AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html).
```
AWS CLI v1 >= 1.23.6
AWS CLI v2 >= 2.6.2
```
# Spesifikasi RStudio gambar khusus
Dalam panduan ini, Anda akan mempelajari spesifikasi RStudio gambar khusus untuk digunakan saat Anda membawa gambar Anda sendiri. Ada dua set persyaratan yang harus Anda penuhi dengan RStudio gambar khusus Anda untuk menggunakannya dengan Amazon SageMaker AI. Persyaratan ini diberlakukan oleh RStudio PBC dan platform Amazon SageMaker Studio Classic. Jika salah satu dari rangkaian persyaratan ini tidak terpenuhi, maka gambar kustom Anda tidak akan berfungsi dengan baik.
## RStudio Persyaratan PBC
RStudio Persyaratan PBC ditata dalam artikel [Menggunakan gambar Docker dengan RStudio Workbench RStudio /Server Pro, Launcher,](https://support.rstudio.com/hc/en-us/articles/360019253393-Using-Docker-images-with-RStudio-Server-Pro-Launcher-and-Kubernetes) dan Kubernetes. Ikuti petunjuk dalam artikel ini untuk membuat dasar RStudio gambar kustom Anda.
Untuk petunjuk tentang cara menginstal beberapa versi R dalam gambar kustom Anda, lihat [Menginstal beberapa versi R di Linux](https://support.rstudio.com/hc/en-us/articles/215488098).
## Persyaratan Amazon SageMaker Studio Classic
Amazon SageMaker Studio Classic memberlakukan serangkaian persyaratan instalasi berikut untuk RStudio gambar Anda.
+ Anda harus menggunakan gambar RStudio dasar setidaknya`2025.05.1+513.pro3`. Untuk informasi selengkapnya, lihat [RStudio Pembuatan Versi](rstudio-version.md).
+ Anda harus menginstal paket-paket berikut:
```
yum install -y sudo \
openjdk-11-jdk \
libpng-dev \
&& yum clean all \
&& /opt/R/${R_VERSION}/bin/R -e "install.packages('reticulate', repos='https://packagemanager.rstudio.com/cran/__linux__/centos7/latest')" \
&& /opt/python/${PYTHON_VERSION}/bin/pip install --upgrade \
'boto3>1.0<2.0' \
'awscli>1.0<2.0' \
'sagemaker[local]<3'
```
+ Anda harus memberikan nilai default untuk nilai `RSTUDIO_CONNECT_URL` dan `RSTUDIO_PACKAGE_MANAGER_URL` lingkungan.
```
ENV RSTUDIO_CONNECT_URL "YOUR_CONNECT_URL"
ENV RSTUDIO_PACKAGE_MANAGER_URL "YOUR_PACKAGE_MANAGER_URL"
ENV RSTUDIO_FORCE_NON_ZERO_EXIT_CODE 1
```
Spesifikasi umum berikut berlaku untuk gambar yang diwakili oleh versi RStudio gambar.
**Menjalankan gambar**
`ENTRYPOINT`dan `CMD` instruksi diganti sehingga gambar dijalankan sebagai aplikasi. RSession
**Menghentikan gambar**
`DeleteApp`API mengeluarkan `docker stop` perintah yang setara. Proses lain dalam wadah tidak akan mendapatkan SIGKILL/SIGTERM sinyal.
**Sistem file**
`/opt/ml`Direktori `/opt/.sagemakerinternal` dan dicadangkan. Data apa pun di direktori ini mungkin tidak terlihat saat runtime.
**Data pengguna**
Setiap pengguna dalam domain SageMaker AI mendapatkan direktori pengguna pada volume Amazon Elastic File System bersama dalam gambar. Lokasi direktori pengguna saat ini pada volume Amazon Elastic File System adalah`/home/sagemaker-user`.
**Metadata**
File metadata terletak di. `/opt/ml/metadata/resource-metadata.json` Tidak ada variabel lingkungan tambahan yang ditambahkan ke variabel yang ditentukan dalam gambar. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Dapatkan Metadata Aplikasi](notebooks-run-and-manage-metadata.md#notebooks-run-and-manage-metadata-app).
**GPU**
Pada instance GPU, gambar dijalankan dengan `--gpus` opsi. Hanya toolkit CUDA yang harus disertakan dalam gambar, bukan driver NVIDIA. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Panduan Pengguna NVIDIA](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/user-guide.html).
**Metrik dan pencatatan**
Log dari RSession proses dikirim ke Amazon CloudWatch di akun pelanggan. Nama grup log adalah`/aws/sagemaker/studio`. Nama aliran log adalah`$domainID/$userProfileName/RSession/$appName`.
**Ukuran gambar**
Ukuran gambar dibatasi hingga 25 GB. Untuk melihat ukuran gambar Anda, jalankan`docker image ls`.
# Buat RStudio gambar kustom
**penting**
Kebijakan IAM khusus yang memungkinkan Amazon SageMaker Studio atau Amazon SageMaker Studio Classic membuat SageMaker sumber daya Amazon juga harus memberikan izin untuk menambahkan tag ke sumber daya tersebut. Izin untuk menambahkan tag ke sumber daya diperlukan karena Studio dan Studio Classic secara otomatis menandai sumber daya apa pun yang mereka buat. Jika kebijakan IAM memungkinkan Studio dan Studio Classic membuat sumber daya tetapi tidak mengizinkan penandaan, kesalahan "AccessDenied" dapat terjadi saat mencoba membuat sumber daya. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Berikan izin untuk menandai sumber daya AI SageMaker](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).
[AWS kebijakan terkelola untuk Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)yang memberikan izin untuk membuat SageMaker sumber daya sudah menyertakan izin untuk menambahkan tag saat membuat sumber daya tersebut.
Topik ini menjelaskan bagaimana Anda dapat membuat RStudio gambar khusus menggunakan konsol SageMaker AI dan AWS CLI. Jika Anda menggunakan AWS CLI, Anda harus menjalankan langkah-langkah dari mesin lokal Anda. Langkah-langkah berikut tidak berfungsi dari dalam Amazon SageMaker Studio Classic.
Saat Anda membuat gambar, SageMaker AI juga membuat versi gambar awal. Versi gambar mewakili gambar kontainer di [Amazon Elastic Container Registry (ECR)](https://console.aws.amazon.com/ecr/). Gambar kontainer harus memenuhi persyaratan yang akan digunakan RStudio. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Spesifikasi RStudio gambar khusus](rstudio-byoi-specs.md).
Untuk informasi tentang menguji gambar Anda secara lokal dan menyelesaikan masalah umum, lihat repo [Sampel Gambar Kustom SageMaker Studio](https://github.com/aws-samples/sagemaker-studio-custom-image-samples/blob/main/DEVELOPMENT.md).
**Topics**
+ [Tambahkan gambar kontainer RStudio Docker yang SageMaker kompatibel dengan AI ke Amazon ECR](#rstudio-byoi-sdk-add-container-image)
+ [Buat SageMaker gambar dari konsol](#rstudio-byoi-create-console)
+ [Buat gambar dari AWS CLI](#rstudio-byoi-create-cli)
## Tambahkan gambar kontainer RStudio Docker yang SageMaker kompatibel dengan AI ke Amazon ECR
Gunakan langkah-langkah berikut untuk menambahkan image container Docker ke Amazon ECR:
+ Buat repositori Amazon ECR.
+ Otentikasi ke Amazon ECR.
+ Buat image RStudio Docker yang SageMaker kompatibel dengan AI.
+ Dorong gambar ke repositori Amazon ECR.
**catatan**
Repositori Amazon ECR harus Wilayah AWS sama dengan domain Anda.
**Untuk membangun dan menambahkan image Docker ke Amazon ECR**
1. Buat repositori Amazon ECR menggunakan file. AWS CLI Untuk membuat repositori menggunakan konsol Amazon ECR, lihat [Membuat](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/repository-create.html) repositori.
```
aws ecr create-repository \
--repository-name rstudio-custom \
--image-scanning-configuration scanOnPush=true
```
Respons:
```
{
"repository": {
"repositoryArn": "arn:aws:ecr:us-east-2:acct-id:repository/rstudio-custom",
"registryId": "acct-id",
"repositoryName": "rstudio-custom",
"repositoryUri": "acct-id.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/rstudio-custom",
...
}
}
```
1. Otentikasi ke Amazon ECR menggunakan URI repositori yang dikembalikan sebagai respons dari perintah. `create-repository` Pastikan aplikasi Docker sedang berjalan. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Otentikasi Registri](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/Registries.html#registry_auth).
```
aws ecr get-login-password | \
docker login --username AWS --password-stdin
```
Respons:
```
Login Succeeded
```
1. membuat gambar Docker. Jalankan perintah berikut dari direktori yang menyertakan Dockerfile Anda.
```
docker build .
```
1. Tandai gambar buatan Anda dengan tag unik.
```
docker tag ":"
```
1. Dorong gambar kontainer ke repositori Amazon ECR. Untuk informasi selengkapnya, lihat [ImagePush](https://docs.docker.com/engine/api/v1.40/#operation/ImagePush)dan [Mendorong gambar](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/docker-push-ecr-image.html).
```
docker push :
```
Respons:
```
The push refers to repository [.dkr.ecr.us-east-2.amazonaws.com/rstudio-custom]
r: digest: size: 3066
```
## Buat SageMaker gambar dari konsol
**Untuk membuat gambar**
1. Buka konsol Amazon SageMaker AI di [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
1. Di panel navigasi kiri, pilih **Konfigurasi admin**.
1. Di bawah **konfigurasi Admin**, pilih **Gambar**.
1. Pada halaman **Custom images**, pilih **Create image**.
1. Untuk **Sumber gambar**, masukkan jalur registri ke gambar kontainer di Amazon ECR. Path dalam format berikut:
` acct-id.dkr.ecr.region.amazonaws.com/repo-name[:tag] or [@digest] `
1. Pilih **Berikutnya**.
1. Di bawah **properti Gambar**, masukkan yang berikut ini:
+ Nama gambar — Nama harus unik untuk akun Anda saat ini Wilayah AWS.
+ (Opsional) Nama tampilan gambar - Nama yang ditampilkan di antarmuka pengguna domain. Ketika tidak disediakan, `Image name` ditampilkan.
+ (Opsional) Deskripsi — Deskripsi gambar.
+ Peran IAM — Peran harus memiliki [AmazonSageMakerFullAccess](https://console.aws.amazon.com/iam/home?#/policies/arn:aws:iam::aws:policy/AmazonSageMakerFullAccess)kebijakan yang dilampirkan. Gunakan menu tarik-turun untuk memilih salah satu opsi berikut:
+ Buat peran baru — Tentukan bucket Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) tambahan yang ingin diakses oleh pengguna notebook. Jika Anda tidak ingin mengizinkan akses ke bucket tambahan, pilih **Tidak Ada**.
SageMaker AI melampirkan `AmazonSageMakerFullAccess` kebijakan pada peran tersebut. Peran ini memungkinkan pengguna notebook Anda mengakses bucket Amazon S3 yang tercantum di sebelah tanda centang.
+ Masukkan peran IAM khusus ARN — Masukkan Nama Sumber Daya Amazon (ARN) peran IAM Anda.
+ Gunakan peran yang ada — Pilih salah satu peran yang ada dari daftar.
+ (Opsional) Tag gambar - Pilih **Tambahkan tag baru**. Anda dapat menambahkan hingga 50 tag. Tag dapat dicari menggunakan konsol SageMaker AI atau SageMaker AI `Search` API.
1. Di bawah **Jenis gambar**, pilih RStudio gambar.
1. Pilih **Kirim**.
Gambar baru ditampilkan dalam daftar **gambar Kustom** dan disorot secara singkat. Setelah gambar berhasil dibuat, Anda dapat memilih nama gambar untuk melihat propertinya atau memilih **Buat versi** untuk membuat versi lain.
**Untuk membuat versi gambar lain**
1. Pilih **Buat versi** pada baris yang sama dengan gambar.
1. Untuk **Sumber gambar**, masukkan jalur registri ke gambar Amazon ECR. Gambar tidak boleh menjadi gambar yang sama seperti yang digunakan dalam versi sebelumnya dari gambar SageMaker AI.
Untuk menggunakan gambar kustom RStudio, Anda harus melampirkannya ke domain Anda. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Lampirkan SageMaker gambar khusus](rstudio-byoi-attach.md).
## Buat gambar dari AWS CLI
Bagian ini menunjukkan cara membuat SageMaker gambar Amazon khusus menggunakan file AWS CLI.
Gunakan langkah-langkah berikut untuk membuat SageMaker gambar:
+ Buat `Image`.
+ Buat `ImageVersion`.
+ Buat file konfigurasi.
+ Buat `AppImageConfig`.
**Untuk membuat entitas SageMaker gambar**
1. Buat SageMaker gambar. Peran ARN harus memiliki setidaknya `AmazonSageMakerFullAccessPolicy` kebijakan terlampir.
```
aws sagemaker create-image \
--image-name rstudio-custom-image \
--role-arn arn:aws:iam:::role/service-role/
```
Respons:
```
{
"ImageArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-2:acct-id:image/rstudio-custom-image"
}
```
1. Buat versi SageMaker gambar dari gambar. Berikan nilai tag unik yang Anda pilih saat Anda mendorong gambar ke Amazon ECR.
```
aws sagemaker create-image-version \
--image-name rstudio-custom-image \
--base-image :
```
Respons:
```
{
"ImageVersionArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-2:acct-id:image-version/rstudio-image/1"
}
```
1. Periksa apakah versi gambar berhasil dibuat.
```
aws sagemaker describe-image-version \
--image-name rstudio-custom-image \
--version 1
```
Respons:
```
{
"ImageVersionArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-2:acct-id:image-version/rstudio-custom-image/1",
"ImageVersionStatus": "CREATED"
}
```
**catatan**
Jika responsnya`"ImageVersionStatus": "CREATED_FAILED"`, responsnya juga mencakup alasan kegagalan. Masalah izin adalah penyebab umum kegagalan. Anda juga dapat memeriksa CloudWatch Log Amazon Anda. Nama grup log adalah`/aws/sagemaker/studio`. Nama aliran log adalah`$domainID/$userProfileName/KernelGateway/$appName`.
1. Buat file konfigurasi, bernama`app-image-config-input.json`. Konfigurasi gambar aplikasi digunakan untuk konfigurasi untuk menjalankan SageMaker gambar sebagai aplikasi Kernel Gateway.
```
{
"AppImageConfigName": "rstudio-custom-config"
}
```
1. Buat AppImageConfig menggunakan file yang Anda buat di langkah sebelumnya.
```
aws sagemaker create-app-image-config \
--cli-input-json file://app-image-config-input.json
```
Respons:
```
{
"AppImageConfigArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-2:acct-id:app-image-config/r-image-config"
}
```
# Lampirkan SageMaker gambar khusus
**penting**
Kebijakan IAM khusus yang memungkinkan Amazon SageMaker Studio atau Amazon SageMaker Studio Classic membuat SageMaker sumber daya Amazon juga harus memberikan izin untuk menambahkan tag ke sumber daya tersebut. Izin untuk menambahkan tag ke sumber daya diperlukan karena Studio dan Studio Classic secara otomatis menandai sumber daya apa pun yang mereka buat. Jika kebijakan IAM memungkinkan Studio dan Studio Classic membuat sumber daya tetapi tidak mengizinkan penandaan, kesalahan "AccessDenied" dapat terjadi saat mencoba membuat sumber daya. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Berikan izin untuk menandai sumber daya AI SageMaker](security_iam_id-based-policy-examples.md#grant-tagging-permissions).
[AWS kebijakan terkelola untuk Amazon SageMaker AI](security-iam-awsmanpol.md)yang memberikan izin untuk membuat SageMaker sumber daya sudah menyertakan izin untuk menambahkan tag saat membuat sumber daya tersebut.
Panduan ini menunjukkan cara melampirkan RStudio gambar khusus ke domain Amazon SageMaker AI Anda menggunakan konsol SageMaker AI atau AWS Command Line Interface (AWS CLI).
Untuk menggunakan SageMaker gambar kustom, Anda harus melampirkan RStudio gambar kustom ke domain Anda. Saat Anda melampirkan versi gambar, itu muncul di RStudio Peluncur dan tersedia di daftar **dropdown Pilih gambar**. Anda menggunakan dropdown untuk mengubah gambar yang digunakan oleh. RStudio
Ada batasan jumlah versi gambar yang dapat Anda lampirkan. Setelah Anda mencapai batas, Anda harus terlebih dahulu melepaskan versi sehingga Anda dapat melampirkan versi gambar yang berbeda.
**Topics**
+ [Lampirkan versi gambar ke domain Anda menggunakan konsol](#rstudio-byoi-attach-console)
+ [Lampirkan versi gambar yang ada ke domain Anda menggunakan AWS CLI](#rstudio-byoi-attach-cli)
## Lampirkan versi gambar ke domain Anda menggunakan konsol
Anda dapat melampirkan versi SageMaker gambar khusus ke domain Anda menggunakan panel kontrol konsol SageMaker AI. Anda juga dapat membuat SageMaker gambar kustom, dan versi gambar, lalu melampirkan versi itu ke domain Anda.
**Untuk melampirkan gambar yang ada**
1. Buka konsol Amazon SageMaker AI di [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
1. Di panel navigasi kiri, pilih **Konfigurasi admin**.
1. Di bawah **konfigurasi Admin**, pilih **domain**.
1. Pilih domain yang diinginkan.
1. Pilih **Lingkungan**.
1. Di bawah **gambar Custom SageMaker Studio Classic yang dilampirkan ke domain**, pilih **Lampirkan gambar**.
1. Untuk **Sumber gambar**, pilih **Gambar yang ada** atau **Gambar baru**.
Jika Anda memilih **Gambar yang ada**, pilih gambar dari toko SageMaker gambar Amazon.
Jika Anda memilih **Gambar baru**, berikan jalur registri Amazon ECR untuk gambar Docker Anda. Jalur harus Wilayah AWS sama dengan domain. Repo Amazon ECR harus berada di akun yang sama dengan domain Anda, atau izin lintas akun untuk SageMaker AI harus diaktifkan.
1. Pilih gambar yang ada dari daftar.
1. Pilih versi gambar dari daftar.
1. Pilih **Berikutnya**.
1. Masukkan nilai untuk **nama Gambar, Nama** **tampilan gambar**, dan **Deskripsi**.
1. Pilih peran IAM. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Buat RStudio gambar kustom](rstudio-byoi-create.md).
1. (Opsional) Tambahkan tag untuk gambar.
1. (Opsional) Pilih **Tambahkan tag baru**, lalu tambahkan tag konfigurasi.
1. Untuk **jenis Gambar**, pilih **RStudioGambar**.
1. Pilih **Kirim**.
Tunggu hingga versi gambar dilampirkan ke domain. Setelah versi dilampirkan, itu muncul di daftar **Gambar khusus** dan disorot secara singkat.
## Lampirkan versi gambar yang ada ke domain Anda menggunakan AWS CLI
Dua metode disajikan untuk melampirkan versi gambar ke domain Anda menggunakan AWS CLI. Pada metode pertama, Anda membuat domain baru dengan versi terlampir. Metode ini lebih sederhana tetapi Anda harus menentukan informasi Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) dan peran eksekusi yang diperlukan untuk membuat domain.
Jika Anda sudah onboard ke domain, Anda dapat menggunakan metode kedua untuk melampirkan versi gambar ke domain Anda saat ini. Dalam hal ini, Anda tidak perlu menentukan informasi VPC Amazon dan peran eksekusi. Setelah Anda melampirkan versi, hapus semua aplikasi di domain Anda dan luncurkan kembali RStudio.
### Lampirkan SageMaker gambar ke domain baru
Untuk menggunakan metode ini, Anda harus menentukan peran eksekusi yang memiliki [AmazonSageMakerFullAccess](https://console.aws.amazon.com/iam/home?#/policies/arn:aws:iam::aws:policy/AmazonSageMakerFullAccess)kebijakan yang dilampirkan.
Gunakan langkah-langkah berikut untuk membuat domain dan melampirkan gambar SageMaker AI kustom:
+ Dapatkan ID dan subnet VPC default Anda. IDs
+ Buat file konfigurasi untuk domain, yang menentukan gambar.
+ Buat domain dengan file konfigurasi.
**Untuk menambahkan SageMaker gambar kustom ke domain Anda**
1. Dapatkan ID VPC default Anda.
```
aws ec2 describe-vpcs \
--filters Name=isDefault,Values=true \
--query "Vpcs[0].VpcId" --output text
```
Respons:
```
vpc-xxxxxxxx
```
1. Dapatkan subnet default Anda IDs menggunakan ID VPC dari langkah sebelumnya.
```
aws ec2 describe-subnets \
--filters Name=vpc-id,Values= \
--query "Subnets[*].SubnetId" --output json
```
Respons:
```
[
"subnet-b55171dd",
"subnet-8a5f99c6",
"subnet-e88d1392"
]
```
1. Buat file konfigurasi bernama`create-domain-input.json`. Masukkan ID VPC, subnet IDs`ImageName`, dan `AppImageConfigName` dari langkah sebelumnya. Karena `ImageVersionNumber` tidak ditentukan, versi terbaru dari gambar digunakan, yang merupakan satu-satunya versi dalam kasus ini. Peran eksekusi Anda harus memenuhi persyaratan di[Prasyarat lengkap](rstudio-byoi-prerequisites.md).
```
{
"DomainName": "domain-with-custom-r-image",
"VpcId": "",
"SubnetIds": [
""
],
"DomainSettings": {
"RStudioServerProDomainSettings": {
"DomainExecutionRoleArn": ""
}
},
"DefaultUserSettings": {
"ExecutionRole": "",
"RSessionAppSettings": {
"CustomImages": [
{
"AppImageConfigName": "rstudio-custom-config",
"ImageName": "rstudio-custom-image"
}
]
}
},
"AuthMode": "IAM"
}
```
1. Buat domain dengan SageMaker gambar kustom terlampir.
```
aws sagemaker create-domain \
--cli-input-json file://create-domain-input.json
```
Respons:
```
{
"DomainArn": "arn:aws:sagemaker:region:acct-id:domain/domain-id",
"Url": "https://domain-id.studio.region.sagemaker.aws/..."
}
```
### Lampirkan SageMaker gambar ke domain yang ada
Metode ini mengasumsikan bahwa Anda sudah onboard ke domain. Untuk informasi selengkapnya, lihat [Ikhtisar domain Amazon SageMaker AI](gs-studio-onboard.md).
**catatan**
Anda harus menghapus semua aplikasi di domain Anda untuk memperbarui domain dengan versi gambar baru. Untuk informasi tentang menghapus aplikasi ini, lihat[Hapus domain Amazon SageMaker AI](gs-studio-delete-domain.md).
Gunakan langkah-langkah berikut untuk menambahkan SageMaker gambar ke domain Anda saat ini.
+ Dapatkan `DomainID` dari konsol SageMaker AI.
+ Gunakan `DomainID` untuk mendapatkan domain. `DefaultUserSettings`
+ Tambahkan `ImageName` dan `AppImageConfig` sebagai a `CustomImage` ke`DefaultUserSettings`.
+ Perbarui domain Anda untuk menyertakan gambar kustom.
**Untuk menambahkan SageMaker gambar kustom ke domain Anda**
1. Buka konsol Amazon SageMaker AI di [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
1. Di panel navigasi kiri, pilih **Konfigurasi admin**.
1. Di bawah **konfigurasi Admin**, pilih **domain**.
1. Pilih domain yang diinginkan.
1. Pilih **pengaturan domain**.
1. Di bawah **Pengaturan Umum**, temukan **ID domain**. ID dalam format berikut:`d-xxxxxxxxxxxx`.
1. Gunakan ID domain untuk mendapatkan deskripsi domain.
```
aws sagemaker describe-domain \
--domain-id
```
Respons:
```
{
"DomainId": "d-xxxxxxxxxxxx",
"DefaultUserSettings": {
"KernelGatewayAppSettings": {
"CustomImages": [
],
...
}
}
}
```
1. Simpan `DefaultUserSettings` bagian respons ke file bernama`update-domain-input.json`.
1. Masukkan `ImageName` dan `AppImageConfigName` dari langkah sebelumnya sebagai gambar khusus. Karena `ImageVersionNumber` tidak ditentukan, versi terbaru dari gambar digunakan, yang merupakan satu-satunya versi dalam kasus ini.
```
{
"DefaultUserSettings": {
"RSessionAppSettings": {
"CustomImages": [
{
"ImageName": "rstudio-custom-image",
"AppImageConfigName": "rstudio-custom-config"
}
]
}
}
}
```
1. Gunakan ID domain dan file pengaturan pengguna default untuk memperbarui domain Anda.
```
aws sagemaker update-domain \
--domain-id \
--cli-input-json file://update-domain-input.json
```
Respons:
```
{
"DomainArn": "arn:aws:sagemaker:region:acct-id:domain/domain-id"
}
```
1. Hapus `RStudioServerPro` aplikasi. Anda harus memulai ulang aplikasi `RStudioServerPro` bersama domain untuk UI RStudio Peluncur untuk mengambil perubahan terbaru.
```
aws sagemaker delete-app \
--domain-id --user-profile-name domain-shared \
--app-type RStudioServerPro --app-name default
```
1. Buat `RStudioServerPro` aplikasi baru. Anda harus membuat aplikasi ini menggunakan file AWS CLI.
```
aws sagemaker create-app \
--domain-id --user-profile-name domain-shared \
--app-type RStudioServerPro --app-name default
```
# Luncurkan SageMaker gambar khusus di RStudio
Anda dapat menggunakan gambar kustom Anda saat meluncurkan RStudio aplikasi dari konsol. Setelah Anda membuat SageMaker gambar kustom dan melampirkannya ke domain Anda, gambar muncul di kotak dialog pemilih gambar RStudio Peluncur. Untuk meluncurkan RStudio aplikasi baru, ikuti langkah-langkah [Peluncuran RSessions dari RStudio Peluncur](rstudio-launcher.md) dan pilih gambar kustom Anda seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.
![\[Tangkapan layar RStudio peluncur dengan dropdown gambar.\]](http://docs.aws.amazon.com/id_id/sagemaker/latest/dg/images/rstudio-launcher-custom.png)
# Bersihkan sumber daya gambar
Panduan ini menunjukkan cara membersihkan sumber daya RStudio gambar yang Anda buat di bagian sebelumnya. Untuk menghapus gambar, selesaikan langkah-langkah berikut menggunakan konsol SageMaker AI atau AWS CLI, seperti yang ditunjukkan dalam panduan ini.
+ Lepaskan versi gambar dan gambar dari domain Amazon SageMaker AI Anda.
+ Hapus gambar, versi gambar, dan konfigurasi gambar aplikasi.
Setelah Anda menyelesaikan langkah-langkah ini, Anda dapat menghapus gambar kontainer dan repositori dari Amazon ECR. Untuk informasi selengkapnya tentang cara menghapus gambar kontainer dan repositori, lihat [Menghapus](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/repository-delete.html) repositori.
## Bersihkan sumber daya dari konsol SageMaker AI
Saat Anda melepaskan gambar dari domain, semua versi gambar akan terlepas. Ketika gambar terlepas, semua pengguna domain kehilangan akses ke versi gambar.
**Untuk melepaskan gambar**
1. Buka konsol Amazon SageMaker AI di [https://console.aws.amazon.com/sagemaker/](https://console.aws.amazon.com/sagemaker/).
1. Di panel navigasi kiri, pilih **Konfigurasi admin**.
1. Di bawah **konfigurasi Admin**, pilih **domain**.
1. Pilih domain yang diinginkan.
1. Pilih **Lingkungan**.
1. Di bawah **Gambar khusus yang dilampirkan ke domain**, pilih gambar dan kemudian pilih **Lepaskan**.
1. (Opsional) Untuk menghapus gambar dan semua versi dari SageMaker AI, pilih **Hapus juga gambar yang dipilih...** . Ini tidak menghapus gambar terkait dari Amazon ECR.
1. Pilih **Lepaskan**.
## Membersihkan sumber daya dari AWS CLI
**Untuk membersihkan sumber daya**
1. Lepaskan versi gambar dan gambar dari domain Anda dengan meneruskan daftar gambar kustom kosong ke domain. Buka `update-domain-input.json` file yang Anda buat[Lampirkan SageMaker gambar ke domain Anda saat ini](studio-byoi-attach.md#studio-byoi-sdk-attach-current-domain).
1. Hapus gambar `RSessionAppSettings` khusus dan kemudian simpan file. Jangan memodifikasi gambar `KernelGatewayAppSettings` kustom.
```
{
"DomainId": "d-xxxxxxxxxxxx",
"DefaultUserSettings": {
"KernelGatewayAppSettings": {
"CustomImages": [
],
...
},
"RSessionAppSettings": {
"CustomImages": [
],
"DefaultResourceSpec": {
}
...
}
}
}
```
1. Gunakan ID domain dan file pengaturan pengguna default untuk memperbarui domain Anda.
```
aws sagemaker update-domain \
--domain-id \
--cli-input-json file://update-domain-input.json
```
Respons:
```
{
"DomainArn": "arn:aws:sagemaker:us-east-2:acct-id:domain/d-xxxxxxxxxxxx"
}
```
1. Hapus konfigurasi gambar aplikasi.
```
aws sagemaker delete-app-image-config \
--app-image-config-name rstudio-image-config
```
1. Hapus SageMaker gambar, yang juga menghapus semua versi gambar. Gambar kontainer di Amazon ECR yang diwakili oleh versi gambar tidak dihapus.
```
aws sagemaker delete-image \
--image-name rstudio-image
```