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사용자 지정 이미지
SageMaker Distribution에서 제공하는 것과 다른 기능이 필요한 경우 사용자 지정 확장 및 패키지와 함께 자체 이미지를 가져올 수 있습니다. 또한 이를 사용하여 자신의 브랜딩 또는 규정 준수 요구 사항에 맞게 JupyterLab UI를 개인화할 수 있습니다.
다음 페이지에서는 사용자 지정 SageMaker AI 이미지를 생성하기 위한 JupyterLab 관련 정보와 템플릿을 제공합니다. 이는 자체 SageMaker AI 이미지를 생성하고 자체 이미지를 Studio에 가져오는 방법에 대한 Amazon SageMaker Studio 정보와 지침을 보완하기 위한 것입니다. 사용자 지정 Amazon SageMaker AI 이미지와 Studio로 자체 이미지를 가져오는 방법에 대한 자세한 내용은 기존 보유 이미지 사용(BYOI) 섹션을 참조하세요.
애플리케이션의 상태 확인 및 URL
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Base URL– BYOI 애플리케이션의 기본 URL은jupyterlab/default여야 합니다. 애플리케이션은 하나만 가질 수 있으며 항상 이름이default여야 합니다. -
HealthCheck API– SageMaker AI는 포트8888에서 상태 확인 엔드포인트를 사용하여 JupyterLab 애플리케이션의 상태를 확인합니다.jupyterlab/default/api/status는 상태 확인을 위한 엔드포인트입니다. -
Home/Default URL-에서 사용하는/opt/.sagemakerinternal및/opt/ml디렉터리입니다 AWS./opt/ml의 메타데이터 파일에는DomainId같은 리소스에 대한 메타데이터가 포함되어 있습니다. -
인증 - 사용자의 인증을 활성화하려면 Jupyter 노트북 토큰 또는 암호 기반 인증을 끄고 모든 오리진을 허용합니다.
Dockerfile 예시
다음 예시는 위 정보와 사용자 지정 이미지 사양을 충족하는 Dockerfile입니다.
참고
자체 이미지를 SageMaker Unified Studio에 가져오는 경우 Amazon SageMaker Unified Studio 사용 설명서의 Dockerfile specifications을 따라야 합니다.
SageMaker Unified Studio의 Dockerfile 예시는 Amazon SageMaker Unified Studio 사용 설명서의 Dockerfile example에서 확인할 수 있습니다.