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# カスタム RStudio イメージの仕様
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このガイドでは、独自のイメージを取り込む際に使用するカスタム RStudio イメージの仕様について学習します。カスタム RStudio イメージを Amazon SageMaker AI で使用するには、2 つの要件セットを満たす必要があります。これらの要件は RStudio PBC と Amazon SageMaker Studio Classic プラットフォームによって課せられます。これら一連の要件のいずれかが満たされない場合、カスタムイメージは正しく機能しません。

## RStudio PCB の要件
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RStudio PBC の要件は、「[Using Docker images with RStudio Workbench / RStudio Server Pro, Launcher, and Kubernetes](https://support.rstudio.com/hc/en-us/articles/360019253393-Using-Docker-images-with-RStudio-Server-Pro-Launcher-and-Kubernetes)」の記事に記載されています。この記事の手順に従って、カスタム RStudio イメージのベースを作成します。

カスタムイメージに複数の R バージョンをインストールする方法については、「[Installing multiple versions of R on Linux](https://support.rstudio.com/hc/en-us/articles/215488098)」を参照してください。

## Amazon SageMaker Studio Classic の要件
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Amazon SageMaker Studio Classic では、RStudio イメージに次の一連のインストール要件が課されます。
+ 少なくとも `2025.05.1+513.pro3` の RStudio のベースイメージを使用する必要があります。詳細については、「[RStudio のバージョニング](rstudio-version.md)」を参照してください。
+ 以下のパッケージをインストールする必要があります。

  ```
  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'
  ```
+ `RSTUDIO_CONNECT_URL` および `RSTUDIO_PACKAGE_MANAGER_URL` の環境値にはデフォルト値を指定する必要があります。

  ```
  ENV RSTUDIO_CONNECT_URL "YOUR_CONNECT_URL"
  ENV RSTUDIO_PACKAGE_MANAGER_URL "YOUR_PACKAGE_MANAGER_URL"
  ENV RSTUDIO_FORCE_NON_ZERO_EXIT_CODE 1
  ```

次の一般的な仕様は、RStudio イメージバージョンで表されるイメージに適用されます。

**イメージを実行する**  
`ENTRYPOINT` および `CMD` の手順は上書きされ、イメージが RSession アプリケーションとして実行されるようになります。

**イメージを停止する**  
`DeleteApp` API は `docker stop` コマンドに相当するコマンドを発行します。コンテナ内の他のプロセスは SIGKILL/SIGTERM シグナルを受信しません。

**ファイルシステム**  
`/opt/.sagemakerinternal` ディレクトリと `/opt/ml` ディレクトリは予約されています。これらのディレクトリにあるデータは、実行時には表示されない場合があります。

**ユーザーデータ**  
SageMaker AI ドメイン内の各ユーザーは、イメージ内の共有の Amazon Elastic File System ボリューム上のユーザーディレクトリを取得します。Amazon Elastic File System ボリュームにおける現在のユーザーのディレクトリの場所は、`/home/sagemaker-user` です。

**メタデータ**  
メタデータファイルは `/opt/ml/metadata/resource-metadata.json` にあります。イメージで定義されている変数には、その他の環境変数は追加されません。詳細については、「[アプリのメタデータを取得する](notebooks-run-and-manage-metadata.md#notebooks-run-and-manage-metadata-app)」を参照してください。

**GPU**  
GPU インスタンスでは、イメージは `--gpus` オプションを付けて実行されます。イメージには NVIDIA ドライバーを含めず、CUDA ツールキットのみを含めます。詳細については、「[NVIDIA ユーザーガイド](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/user-guide.html)」を参照してください。

**メトリクスとログ記録**  
RSession プロセスのログは、お客様のアカウントの Amazon CloudWatch に送信されます。ロググループの名前は `/aws/sagemaker/studio` です。ログストリームの名前は `$domainID/$userProfileName/RSession/$appName` です。

**イメージのサイズ**  
イメージサイズは 25 GB に制限されています。イメージのサイズを表示するには、`docker image ls` を実行します。