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# Specifiche dell’immagine personalizzata
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Per crearla correttamente, l’immagine che specifichi nel tuo Dockerfile deve corrispondere alle specifiche descritte nelle sezioni seguenti.

**Topics**
+ [Esecuzione dell'immagine](#studio-updated-byoi-specs-run)
+ [Specifiche per l’utente e il file system](#studio-updated-byoi-specs-user-and-filesystem)
+ [Controllo dell’integrità e URL per le applicazioni](#studio-updated-byoi-specs-app-healthcheck)
+ [Esempi di Dockerfile](#studio-updated-byoi-specs-dockerfile-templates)

## Esecuzione dell'immagine
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Le configurazioni seguenti possono essere effettuate aggiornando [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ContainerConfig.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ContainerConfig.html). Per vedere un esempio, consulta [Aggiornamento della configurazione del container](studio-updated-byoi-how-to-container-configuration.md).
+ `Entrypoint`: puoi configurare `ContainerEntrypoint` e `ContainerArguments` passati al container al runtime. Consigliamo di configurare il punto di ingresso utilizzando `ContainerConfig`. Per un esempio, apri il link qui sopra.
+ `EnvVariables`: quando utilizzi Studio, puoi definire variabili `ContainerEnvironment` personalizzate per il container. Se lo desideri, puoi anche aggiornare le variabili di ambiente con `ContainerConfig`. Per un esempio, apri il link qui sopra.

  SageMaker Le variabili di ambiente specifiche dell'IA hanno la precedenza e sostituiranno qualsiasi variabile con lo stesso nome. Ad esempio, l' SageMaker intelligenza artificiale fornisce automaticamente variabili di ambiente con il prefisso `AWS_` e `SAGEMAKER_` per garantire una corretta integrazione con AWS i servizi e le funzionalità dell'intelligenza artificiale. SageMaker Di seguito sono riportati alcuni esempi di variabili di ambiente SageMaker specifiche dell'IA:
  + `AWS_ACCOUNT_ID`
  + `AWS_REGION`
  + `AWS_DEFAULT_REGION`
  + `AWS_CONTAINER_CREDENTIALS_RELATIVE_URI`
  + `SAGEMAKER_SPACE_NAME`
  + `SAGEMAKER_APP_TYPE`

## Specifiche per l’utente e il file system
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+ `WorkingDirectory`: il volume Amazon EBS per il tuo spazio è montato sul percorso `/home/sagemaker-user`. Non puoi cambiare il percorso di montaggio. Utilizza le istruzioni `WORKDIR` per impostare la directory di lavoro dell’immagine in una cartella all’interno di `/home/sagemaker-user`.
+ `UID`: l’ID utente del container Docker. UID = 1000 è un valore supportato. Puoi aggiungere l’accesso sudo per i tuoi utenti. IDs Vengono rimappate per evitare che un processo in esecuzione nel contenitore disponga di più privilegi del necessario.
+ `GID`: l’ID del gruppo del container Docker. GID = 100 è un valore supportato. Puoi aggiungere l’accesso sudo per i tuoi utenti. IDs Vengono rimappati per evitare che un processo in esecuzione nel contenitore disponga di più privilegi del necessario.
+ Directory di metadati: le `/opt/ml` directory `/opt/.sagemakerinternal` e utilizzate da. AWS Il file di metadati `/opt/ml` contiene metadati relativi a risorse come `DomainId`.

  Utilizza il comando seguente per visualizzare il contenuto del file system:

  ```
  cat /opt/ml/metadata/resource-metadata.json
  ```
+ Directory di registrazione dei log: `/var/log/studio` è riservato alle directory di registrazione di log delle applicazioni e alle estensioni ad esse associate. È consigliabile non utilizzare queste cartelle per creare l’immagine.

## Controllo dell’integrità e URL per le applicazioni
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Il controllo dell’integrità e l’URL dipendono dalle applicazioni. Scegli il link seguente associato all’applicazione per cui stai creando l’immagine.
+ [Controllo dell’integrità e URL per le applicazioni](code-editor-custom-images.md#code-editor-custom-images-app-healthcheck) per l’Editor di codice
+ [Controllo dell’integrità e URL per le applicazioni](studio-updated-jl-admin-guide-custom-images.md#studio-updated-jl-admin-guide-custom-images-app-healthcheck) per JupyterLab

## Esempi di Dockerfile
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Per esempi di Dockerfile che soddisfano sia i requisiti di questa pagina sia le esigenze specifiche dell’applicazione, vai ai Dockerfile di esempio nella sezione della rispettiva applicazione. Le seguenti opzioni includono le applicazioni Amazon SageMaker Studio. 
+ [Esempi di Dockerfile](code-editor-custom-images.md#code-editor-custom-images-dockerfile-templates) per l’Editor di codice
+ [Esempi di Dockerfile](studio-updated-jl-admin-guide-custom-images.md#studio-updated-jl-custom-images-dockerfile-templates)per JupyterLab

**Nota**  
Se stai trasferendo la tua immagine in SageMaker Unified Studio, dovrai seguire le [specifiche di Dockerfile nella Guida](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-specifications.html) per l'utente di *Amazon SageMaker Unified* Studio.  
`Dockerfile`alcuni esempi di SageMaker Unified Studio sono disponibili nell'[esempio di Dockerfile](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-specifications.html#byoi-specifications-example) nella *Amazon SageMaker Unified* Studio User Guide.