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カスタムイメージ - Amazon SageMaker AI
アプリケーションのヘルスチェックと URLDockerfile サンプル

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カスタムイメージ

SageMaker Distribution が提供する機能とは異なる機能が必要な場合は、カスタムの拡張機能とパッケージを使用した独自のイメージを持ち込むことができます。これを使用して、独自のブランドやコンプライアンスのニーズに合わせて JupyterLab UI をパーソナライズすることもできます。

次のページでは、独自のカスタム SageMaker AI イメージを作成するための JupyterLab 固有の情報とテンプレートを説明します。これは、独自の Amazon SageMaker Studio の情報と、独自の SageMaker AI イメージを作成して Studio に取り込む (BYOI) 手順を補足することを目的としています。カスタム Amazon SageMaker AI イメージと Studio に独自のイメージを取り込む (BYOI) 方法については、「Bring your own image (BYOI)」を参照してください。

アプリケーションのヘルスチェックと URL

  • Base URL – BYOI アプリケーションのベース URL は jupyterlab/default である必要があります。保持できるアプリケーションは 1 つのみで、必ず default という名前にする必要があります。

  • HealthCheck API – SageMaker AI は、ポート 8888 のヘルスチェックエンドポイントを使用して、JupyterLab アプリケーションのヘルスをチェックします。ヘルスチェックのエンドポイントは、jupyterlab/default/api/status です。

  • Home/Default URL – が使用する /opt/.sagemakerinternalおよび /opt/ml ディレクトリ AWS。/opt/ml のメタデータファイルには、DomainId などのリソースに関するメタデータが含まれています。

  • 認証 - ユーザーの認証を有効にするには、Jupyter Notebook トークンまたはパスワードベースの認証をオフにし、すべてのオリジンを許可します。

Dockerfile サンプル

以下の例は、上記の情報とカスタムイメージの仕様を満たす Dockerfile です。

注記

独自のイメージを SageMaker Unified Studio に取り込む (BYOI) 場合は、「Amazon SageMaker Unified Studio ユーザーガイド」の「Dockerfile 仕様」に従う必要があります。

SageMaker Unified Studio の Dockerfile の例については、「Amazon SageMaker Unified Studio ユーザーガイド」の「Dockerfile の例」を参照してください。

Example AL2023 Dockerfile

以下の例は、上記の情報とカスタムイメージの仕様を満たす AL2023 Dockerfile の例です。

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='*'
Example Amazon SageMaker のディストリビューション Dockerfile

以下の例は、上記の情報とカスタムイメージの仕様を満たす Amazon SageMaker Distribution Dockerfile です。

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"]