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# 사용자 지정 이미지 리소스 분리 및 정리
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다음 페이지에서는 Amazon SageMaker AI 콘솔 또는 AWS Command Line Interface ()를 사용하여 사용자 지정 이미지를 분리하고 관련 리소스를 정리하는 방법에 대한 지침을 제공합니다AWS CLI.

**중요**  
SageMaker AI 이미지 저장소에서 이미지를 삭제하기 전에 먼저 도메인에서 사용자 지정 이미지를 분리해야 합니다. 분리하지 않으면 도메인 정보를 보거나 도메인에 새 사용자 지정 이미지를 연결하는 동안 오류가 발생할 수 있습니다.  
사용자 지정 이미지를 로드하는 동안 오류가 발생하는 경우 [사용자 지정 이미지 로드 실패](studio-updated-troubleshooting.md#studio-updated-troubleshooting-custom-image) 섹션을 참조하세요.

## 사용자 지정 이미지 분리 및 삭제(콘솔)
<a name="studio-updated-byoi-how-to-detach-from-domain-console"></a>

다음은 콘솔을 사용하여 SageMaker AI에서 사용자 지정 이미지를 분리하고 사용자 지정 이미지 리소스를 정리하는 방법에 대한 지침을 제공합니다.

**도메인에서 사용자 지정 이미지 분리**

1. [SageMaker AI 콘솔](https://console.aws.amazon.com/sagemaker)을 엽니다.

1. **관리자 구성** 섹션을 확장합니다.

1. **관리자 구성**에서 **도메인**을 선택합니다.

1. **도메인** 목록에서 도메인을 선택합니다.

1. **환경** 탭을 엽니다.

1. **개인 Studio 앱용 사용자 지정 이미지**에서 분리하려는 이미지의 확인란을 선택합니다.

1. **분리**를 선택합니다.

1. 지침을 따라 분리합니다.

**사용자 지정 이미지 삭제**

1. [SageMaker AI 콘솔](https://console.aws.amazon.com/sagemaker)을 엽니다.

1. 아직 확장하지 않았으면 **관리자 구성** 섹션을 확장합니다.

1. **관리자 구성**에서 **이미지**를 선택합니다.

1. **이미지** 목록에서 삭제할 이미지를 선택합니다.

1. **삭제**를 선택합니다.

1. 지침에 따라 SageMaker AI에서 이미지와 모든 버전을 삭제합니다.

**Amazon ECR에서 이미지와 리포지토리 삭제**
**중요**  
이 작업을 수행하면 이 리포지토리의 컨테이너 이미지와 아티팩트도 삭제됩니다.

1. [Amazon ECR 콘솔](https://console.aws.amazon.com/ecr)을 엽니다.

1. 아직 확장하지 않았으면 왼쪽 탐색 창을 확장합니다.

1. **프라이빗 레지스트리**에서 **리포지토리**를 선택합니다.

1. 삭제할 리포지토리를 선택합니다.

1. **삭제**를 선택합니다.

1. 지침을 따라 삭제합니다.

## 사용자 지정 이미지 분리 및 삭제(AWS CLI)
<a name="studio-updated-byoi-how-to-detach-from-domain-cli"></a>

다음 섹션에서는 AWS CLI를 사용하여 사용자 지정 이미지를 분리하는 방법에 대한 예를 보여줍니다.

1. 먼저 다음 AWS CLI 명령에 대한 변수를 설정합니다.

   ```
   ACCOUNT_ID=account-id
   REGION=aws-region
   APP_IMAGE_CONFIG=app-image-config
   SAGEMAKER_IMAGE_NAME=custom-image-name
   ```
   + `aws-region`는 Amazon SageMaker AI 도메인 AWS 리전 의 입니다. 콘솔 AWS 페이지의 오른쪽 상단에서 찾을 수 있습니다.
   + `app-image-config`는 애플리케이션 이미지 구성의 이름입니다. 다음 AWS CLI 명령을 사용하여의 애플리케이션 이미지 구성을 나열합니다 AWS 리전.

     ```
     aws sagemaker list-app-image-configs \
            --region ${REGION}
     ```
   + `custom-image-name`은 사용자 지정 이미지 이름입니다. 다음 AWS CLI 명령을 사용하여의 이미지를 나열합니다 AWS 리전.

     ```
     aws sagemaker list-images \
            --region ${REGION}
     ```

1. 이 지침을 사용하여 도메인에서 이미지 및 이미지 버전을 분리하려면 도메인 구성 json 파일을 생성하거나 업데이트해야 합니다.
**참고**  
[도메인에 사용자 지정 이미지 연결](studio-updated-byoi-how-to-attach-to-domain.md)의 지침을 따른 경우 `update-domain.json`이라는 파일을 사용하여 도메인을 업데이트했을 수 있습니다.  
해당 파일이 없는 경우 대신 새 json 파일을 생성할 수 있습니다.

   도메인을 업데이트하는 데 사용할 `update-domain.json`이라는 파일을 생성합니다.

1. 사용자 지정 이미지를 삭제하려면 `"CustomImages": []`처럼 `CustomImages`를 비워 두어야 합니다. Code Editor 또는 JupyterLab의 구성 파일 예시를 보려면 다음 중 하나를 선택합니다.

------
#### [ Code Editor: update domain configuration file example ]

   [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CodeEditorAppSettings.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CodeEditorAppSettings.html)을 사용한 Code Editor의 구성 파일 예시입니다.

   ```
   {
       "DomainId": "domain-id",
       "DefaultUserSettings": {
           "CodeEditorAppSettings": {
               "CustomImages": [
               ]
           }
       }
   }
   ```

------
#### [ JupyterLab: update domain configuration file example ]

   [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_JupyterLabAppSettings.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_JupyterLabAppSettings.html)을 사용한 JupyterLab의 구성 파일 예시입니다.

   ```
   {
       "DomainId": "domain-id",
       "DefaultUserSettings": {
           "JupyterLabAppSettings": {
               "CustomImages": [
               ]
           }
       }
   }
   ```

------

   `domain-id`는 이미지가 연결된 도메인 ID입니다. 다음 명령을 사용하여 도메인을 나열합니다.

   ```
   aws sagemaker list-domains \
         --region ${REGION}
   ```

1. 파일을 저장합니다.

1. [업데이트 도메인 구성 파일를 사용하여 update-](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/update-domain.html) AWS CLI domain을 호출합니다`update-domain.json`.
**참고**  
사용자 지정 이미지를 업데이트하려면 먼저 도메인의 모든 **애플리케이션**을 삭제해야 합니다. 사용자 프로필이나 공유 스페이스를 삭제할 필요가 **없습니다**. 애플리케이션 삭제에 대한 지침은 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.  
SageMaker AI 콘솔을 사용하려면 [도메인에서 SageMaker AI 리소스 종료](sm-console-domain-resources-shut-down.md) 섹션을 참조하세요.
를 사용하려면의 1\$13단계를 AWS CLI사용합니다[Amazon SageMaker AI 도메인 삭제(AWS CLI)](gs-studio-delete-domain.md#gs-studio-delete-domain-cli).

   ```
   aws sagemaker update-domain \
       --cli-input-json file://update-domain.json \
       --region ${REGION}
   ```

1. 앱 이미지 구성을 삭제합니다.

   ```
   aws sagemaker delete-app-image-config \
       --app-image-config-name ${APP_IMAGE_CONFIG}
   ```

1. 사용자 지정 이미지를 삭제합니다. 이렇게 하면 이미지 버전도 모두 삭제됩니다. Amazon ECR 컨테이너 이미지 및 이미지 버전은 삭제되지 않습니다. 삭제하려면 아래의 선택적 단계를 사용합니다.

   ```
   aws sagemaker delete-image \
       --image-name ${SAGEMAKER_IMAGE_NAME}
   ```

1. (선택 사항) Amazon ECR 리소스를 삭제합니다. 다음 목록은 아래 단계에 대한 Amazon ECR 리소스 정보를 가져오는 AWS CLI 명령을 제공합니다.

   1. 다음 AWS CLI 명령에 대한 변수를 설정합니다.

      ```
      ECR_REPO_NAME=ecr-repository-name
      ```

      `ecr-repository-name`은 Amazon Elastic Container Registry 리포지토리의 이름입니다.

      리포지토리의 세부 정보를 나열하려면 다음 명령을 사용합니다.

      ```
      aws ecr describe-repositories \
              --region ${REGION}
      ```

   1. Amazon ECR에서 리포지토리를 삭제합니다.
**중요**  
이 작업을 수행하면 이 리포지토리의 컨테이너 이미지와 아티팩트도 삭제됩니다.

      ```
      aws ecr delete-repository \
            --repository-name ${ECR_REPO_NAME} \
            --force \
            --region ${REGION}
      ```