As traduções são geradas por tradução automática. Em caso de conflito entre o conteúdo da tradução e da versão original em inglês, a versão em inglês prevalecerá.
# Traga sua própria imagem (BYOI)
Uma imagem é um arquivo que identifica os kernels, os pacotes de linguagem e outras dependências necessárias para executar suas aplicações. Inclui:
+ Linguagens de programação (como Python ou R)
+ Kernels
+ Bibliotecas e pacotes
+ Outro software necessário
O Amazon SageMaker Distribution (`sagemaker-distribution`) é um conjunto de imagens do Docker que inclui estruturas e pacotes populares para aprendizado de máquina, ciência de dados e visualização. Para obter mais informações, consulte [SageMaker Política de suporte de imagem do Studio](sagemaker-distribution.md).
Se precisar de uma funcionalidade diferente, você pode trazer sua própria imagem (BYOI). É recomendável criar uma imagem personalizada se:
+ Você precisar de uma versão específica de uma linguagem de programação ou biblioteca.
+ Você desejar incluir ferramentas ou pacotes personalizados.
+ Você estiver trabalhando com um software especializado que não está disponível nas imagens padrão.
## Terminologia básica
A seção a seguir define os principais termos para usar sua própria imagem com a SageMaker IA.
+ **Dockerfile:** um documento baseado em texto com instruções para criar uma imagem do Docker. Ele identifica os pacotes de idiomas e outras dependências da sua imagem do Docker.
+ **Imagem do Docker:** um conjunto empacotado de software e dependências criado com base em um Dockerfile.
+ **SageMaker Armazenamento de imagens de IA:** um armazenamento de suas imagens personalizadas em SageMaker IA.
**Topics**
+ [
## Terminologia básica
](#studio-updated-byoi-basics)
+ [
# Especificações de imagem personalizadas
](studio-updated-byoi-specs.md)
+ [
# Como trazer sua própria imagem
](studio-updated-byoi-how-to.md)
+ [
# Iniciar uma imagem personalizada no Studio
](studio-updated-byoi-how-to-launch.md)
+ [
# Visualizar detalhes da imagem personalizada
](studio-updated-byoi-view-images.md)
+ [
# Acelere a inicialização de contêineres com o SOCI
](soci-indexing.md)
+ [
# Desanexar imagens personalizadas e limpar os recursos correspondentes
](studio-updated-byoi-how-to-detach-from-domain.md)
# Especificações de imagem personalizadas
A imagem que você especifica no Dockerfile deve atender as especificações nas seções a seguir para criar a imagem com sucesso.
**Topics**
+ [
## Executando a imagem
](#studio-updated-byoi-specs-run)
+ [
## Especificações para o usuário e o sistema de arquivos
](#studio-updated-byoi-specs-user-and-filesystem)
+ [
## Verificação de integridade e URL de aplicações
](#studio-updated-byoi-specs-app-healthcheck)
+ [
## Exemplos de Dockerfile
](#studio-updated-byoi-specs-dockerfile-templates)
## Executando a imagem
As configurações a seguir podem ser feitas atualizando sua [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ContainerConfig.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ContainerConfig.html). Para ver um exemplo, consulte [Atualizar a configuração do contêiner](studio-updated-byoi-how-to-container-configuration.md).
+ `Entrypoint`: você pode configurar `ContainerArguments` e `ContainerEntrypoint`, que são transferidos para o contêiner no runtime. Recomendamos que você use `ContainerConfig` para configurar seu ponto de entrada. Consulte o link acima para ver um exemplo.
+ `EnvVariables`: ao usar o Studio, você pode definir variáveis personalizadas de `ContainerEnvironment` para seu contêiner. Opcionalmente, use `ContainerConfig` para atualizar suas variáveis de ambiente. Consulte o link acima para ver um exemplo.
SageMaker As variáveis de ambiente específicas da IA têm precedência e substituirão todas as variáveis com os mesmos nomes. Por exemplo, a SageMaker IA fornece automaticamente variáveis de ambiente prefixadas com `AWS_` e `SAGEMAKER_` para garantir a integração adequada com AWS os serviços e a funcionalidade da SageMaker IA. Veja a seguir alguns exemplos de variáveis de ambiente SageMaker específicas de IA:
+ `AWS_ACCOUNT_ID`
+ `AWS_REGION`
+ `AWS_DEFAULT_REGION`
+ `AWS_CONTAINER_CREDENTIALS_RELATIVE_URI`
+ `SAGEMAKER_SPACE_NAME`
+ `SAGEMAKER_APP_TYPE`
## Especificações para o usuário e o sistema de arquivos
+ `WorkingDirectory`: O volume do Amazon EBS do seu espaço está montado no caminho `/home/sagemaker-user`. Não é possível mudar o caminho de montagem. Use a instrução `WORKDIR` para definir o diretório de trabalho da sua imagem como uma pasta em `/home/sagemaker-user`.
+ `UID`: O ID do usuário do contêiner do Docker. UID=1000 é um valor compatível. É possível adicionar acesso sudo aos seus usuários. Eles IDs são remapeados para evitar que um processo em execução no contêiner tenha mais privilégios do que o necessário.
+ `GID`: O ID do grupo do contêiner do Docker. GID=100 é um valor compatível. É possível adicionar acesso sudo aos seus usuários. Eles IDs são remapeados para evitar que um processo em execução no contêiner tenha mais privilégios do que o necessário.
+ Diretórios de metadados — Os `/opt/ml` diretórios `/opt/.sagemakerinternal` e que são usados pelo. AWS O arquivo de metadados em `/opt/ml` contém metadados sobre recursos como `DomainId`.
Use o seguinte comando para mostrar o conteúdo do sistema de arquivos:
```
cat /opt/ml/metadata/resource-metadata.json
```
+ Diretórios de registro: `/var/log/studio` são reservados para os diretórios de suas aplicações e as extensões correspondentes. Recomendamos que você não use essas pastas para criar a imagem.
## Verificação de integridade e URL de aplicações
A verificação de integridade e o URL dependem das aplicações. Escolha o link a seguir associado à aplicação para a qual você está criando a imagem.
+ [Verificação de integridade e URL de aplicações](code-editor-custom-images.md#code-editor-custom-images-app-healthcheck) para o Editor de Código
+ [Verificação de integridade e URL de aplicações](studio-updated-jl-admin-guide-custom-images.md#studio-updated-jl-admin-guide-custom-images-app-healthcheck) para JupyterLab
## Exemplos de Dockerfile
Para ver exemplos de Dockerfile que atendam aos requisitos nesta página e às necessidades específicas de sua aplicação, acesse os exemplos de Dockerfile na seção da respectiva aplicação. As opções a seguir incluem aplicativos do Amazon SageMaker Studio.
+ [Exemplos de Dockerfile](code-editor-custom-images.md#code-editor-custom-images-dockerfile-templates) para o Editor de Código
+ [Exemplos de Dockerfile](studio-updated-jl-admin-guide-custom-images.md#studio-updated-jl-custom-images-dockerfile-templates)para JupyterLab
**nota**
Se você estiver trazendo sua própria imagem para o SageMaker Unified Studio, precisará seguir as [especificações do Dockerfile](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-specifications.html) no Guia do *usuário do Amazon SageMaker Unified Studio*.
`Dockerfile`exemplos do SageMaker Unified Studio podem ser encontrados no [exemplo do Dockerfile no Guia do](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-specifications.html#byoi-specifications-example) *usuário do Amazon SageMaker Unified Studio*.
# Como trazer sua própria imagem
As páginas a seguir fornecerão instruções sobre trazer sua própria imagem personalizada. Os pré-requisitos a seguir devem ser atendidos para continuar.
## Pré-requisitos
Você precisará preencher os seguintes pré-requisitos para trazer sua própria imagem para a Amazon AI. SageMaker
+ Configure a aplicação do Docker. Para ter mais informações, consulte [Get started](https://docs.docker.com/get-started/) na *documentação do Docker*.
+ Instale o mais recente AWS CLI seguindo as etapas em [Introdução ao AWS CLI](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-chap-getting-started.html) no *Guia do AWS Command Line Interface usuário da versão 2*.
+ Permissões de acesso ao serviço Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR). Para ter mais informações, consulte [Amazon ECR Managed Policies](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/ecr_managed_policies.html) no *Guia do usuário do Amazon ECR*.
+ Uma AWS Identity and Access Management função que tem a [AmazonSageMakerFullAccess](https://console.aws.amazon.com/iam/home?#/policies/arn:aws:iam::aws:policy/AmazonSageMakerFullAccess)política anexada.
**Topics**
+ [
## Pré-requisitos
](#studio-updated-byoi-how-to-prerequisites)
+ [
# Criar uma imagem personalizada e enviá-la ao Amazon ECR
](studio-updated-byoi-how-to-prepare-image.md)
+ [
# Anexar imagem personalizada ao seu domínio
](studio-updated-byoi-how-to-attach-to-domain.md)
+ [
# Atualizar a configuração do contêiner
](studio-updated-byoi-how-to-container-configuration.md)
# Criar uma imagem personalizada e enviá-la ao Amazon ECR
Esta página fornece instruções sobre como criar um Dockerfile local, criar a imagem do contêiner e adicioná-la ao Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR).
**nota**
Nos exemplos a seguir, as tags não são especificadas e a tag `latest` é aplicada por padrão. Se quiser especificar uma tag, você precisará acrescentar `:tag` ao final dos nomes das imagens. Para ter mais informações, consulte [docker image tag](https://docs.docker.com/reference/cli/docker/image/tag/) na *documentação do Docker*.
**Topics**
+ [
## Criar um Dockerfile local e a imagem do contêiner
](#studio-updated-byoi-how-to-create-local-dockerfile)
+ [
## Adicionar uma imagem do Docker ao Amazon ECR
](#studio-updated-byoi-add-container-image)
## Criar um Dockerfile local e a imagem do contêiner
Use as instruções a seguir para criar um Dockerfile com o software e as dependências que você deseja.
**Como criar o Dockerfile**
1. Primeiro, defina suas variáveis para os AWS CLI comandos a seguir.
```
LOCAL_IMAGE_NAME=local-image-name
```
`local-image-name` é o nome da imagem do contêiner em seu dispositivo local, que você define aqui.
1. Crie um documento baseado em texto, chamado `Dockerfile`, que atenda às especificações em [Especificações de imagem personalizadas](studio-updated-byoi-specs.md).
Exemplos do `Dockerfile` de aplicações compatíveis podem ser encontrados em [Exemplos de Dockerfile](studio-updated-byoi-specs.md#studio-updated-byoi-specs-dockerfile-templates).
**nota**
Se você estiver trazendo sua própria imagem para o SageMaker Unified Studio, precisará seguir as [especificações do Dockerfile](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-specifications.html) no Guia do *usuário do Amazon SageMaker Unified Studio*.
`Dockerfile`exemplos do SageMaker Unified Studio podem ser encontrados no [exemplo do Dockerfile no Guia do](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-specifications.html#byoi-specifications-example) *usuário do Amazon SageMaker Unified Studio*.
1. No mesmo diretório que contém seu `Dockerfile`, crie a imagem do Docker usando o comando a seguir. O ponto (`.`) especifica que o `Dockerfile` deve estar no contexto do comando de compilação.
```
docker build -t ${LOCAL_IMAGE_NAME} .
```
Depois que a compilação for concluída, você poderá listar as informações da imagem do contêiner com o comando a seguir.
```
docker images
```
1. (Opcional) É possível testar sua imagem usando o comando a seguir.
```
docker run -it ${LOCAL_IMAGE_NAME}
```
Na saída, você perceberá que seu servidor está sendo executado em um URL, como `http://127.0.0.1:8888/...`. Você pode testar a imagem copiando o URL no navegador.
Se isso não funcionar, talvez seja necessário incluir `-p port:port` no comando docker run. Essa opção associa a porta exposta no contêiner à porta no sistema de host. Para saber mais sobre a execução do Docker, consulte [Running containers](https://docs.docker.com/engine/containers/run/) na *documentação do Docker*.
Depois de verificar se o servidor está funcionando, você pode interrompê-lo e desligar todos os kernels antes de continuar. As instruções podem ser visualizadas na saída.
## Adicionar uma imagem do Docker ao Amazon ECR
Use as etapas a seguir para adicionar uma imagem de contêiner do Docker ao Amazon ECR.
+ Crie um repositório do Amazon ECR.
+ Faça login no seu registro padrão.
+ Empurre a imagem para o repositório do Amazon ECR.
**nota**
O repositório Amazon ECR deve estar no mesmo domínio Região da AWS ao qual você está anexando a imagem.
**Como criar e envia uma imagem de contêiner ao Amazon ECR**
1. Primeiro, defina suas variáveis para os AWS CLI comandos a seguir.
```
ACCOUNT_ID=account-id
REGION=aws-region
ECR_REPO_NAME=ecr-repository-name
```
+ `account-id` é o ID de sua conta. Você pode encontrar isso no canto superior direito de qualquer página AWS do console. Por exemplo, o [console de SageMaker IA](https://console.aws.amazon.com/sagemaker).
+ `aws-region`é o Região da AWS do seu domínio Amazon SageMaker AI. Você pode encontrar isso no canto superior direito de qualquer página AWS do console.
+ `ecr-repository-name` é o nome do seu repositório do Amazon Elastic Container Registry, que você define aqui. Para visualizar seus repositórios do Amazon ECR, consulte [Console do Amazon ECR](https://console.aws.amazon.com/ecr).
1. Faça login no Amazon ECR e entre no Docker.
```
aws ecr get-login-password \
--region ${REGION} | \
docker login \
--username AWS \
--password-stdin ${ACCOUNT_ID}.dkr.ecr.${REGION}.amazonaws.com
```
Se a autenticação for bem-sucedida, você receberá uma mensagem de login bem-sucedido.
**Importante**
Se você receber um erro, talvez seja necessário instalar ou atualizar para a versão mais recente da AWS CLI. Para obter mais informações, consulte [Instalar a AWS Command Line Interface](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html) no *Guia do usuário da AWS Command Line Interface *.
1. Marque a imagem em um formato compatível com o Amazon ECR para enviá-la ao repositório.
```
docker tag \
${LOCAL_IMAGE_NAME} \
${ACCOUNT_ID}.dkr.ecr.${REGION}.amazonaws.com/${ECR_REPO_NAME}
```
1. Crie um repositório do Amazon ECR usando a AWS CLI. Para criar o repositório usando o console do Amazon ECR, consulte [Creating an Amazon ECR private repository to store images](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/repository-create.html).
```
aws ecr create-repository \
--region ${REGION} \
--repository-name ${ECR_REPO_NAME}
```
1. Envie a imagem por push ao seu repositório do Amazon ECR. Você também pode atribuir uma tag à imagem do Docker.
```
docker push ${ACCOUNT_ID}.dkr.ecr.${REGION}.amazonaws.com/${ECR_REPO_NAME}
```
Depois que a imagem for adicionada com êxito ao repositório do Amazon ECR, você poderá visualizá-la no [console do Amazon ECR](https://console.aws.amazon.com/ecr).
# Anexar imagem personalizada ao seu domínio
Esta página contém instruções sobre como anexar uma imagem personalizada ao seu domínio. Use o procedimento a seguir para usar o console do Amazon SageMaker AI para navegar até seu domínio e iniciar o processo de **anexar imagem**.
As instruções a seguir pressupõem que você tenha enviado uma imagem para um repositório Amazon ECR no mesmo que seu Região da AWS domínio. Se ainda não fez feito isso, consulte [Criar uma imagem personalizada e enviá-la ao Amazon ECR](studio-updated-byoi-how-to-prepare-image.md).
Ao escolher anexar uma imagem, há duas opções:
+ Anexar uma **nova imagem**: essa opção criará uma imagem e uma versão de imagem em seu armazenamento de imagens de SageMaker IA e, em seguida, as anexará ao seu domínio.
**nota**
Se você estiver continuando o processo de BYOI, em [Criar uma imagem personalizada e enviá-la ao Amazon ECR](studio-updated-byoi-how-to-prepare-image.md), use a opção **Nova imagem**.
+ Anexar uma **imagem existente**: se você já criou a imagem personalizada pretendida no armazenamento de imagens de SageMaker IA, use essa opção. Esta opção anexa uma imagem personalizada existente ao seu domínio. Para ver suas imagens personalizadas no armazenamento de imagens de SageMaker IA, consulte[Visualizar detalhes da imagem personalizada (console)](studio-updated-byoi-view-images.md#studio-updated-byoi-view-images-console).
------
#### [ New image ]
**Como anexar uma nova imagem ao seu domínio**
1. Abra o [console de SageMaker IA](https://console.aws.amazon.com/sagemaker).
1. Expanda a seção **Configurações do administrador**, se ainda não tiver feito isso.
1. Em **Configurações do administrador**, escolha **Domínios**.
1. Na lista **Domínios**, selecione o domínio ao qual deseja anexar a imagem.
**nota**
Se você estiver anexando a imagem a um projeto do SageMaker Unified Studio e precisar de esclarecimentos sobre qual domínio usar, consulte [Exibir os detalhes do domínio SageMaker AI associados ao seu](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/view-project-details.html#view-project-details-smai-domain) projeto.
1. Abra a página de **Ambiente**.
1. Na seção **Imagens personalizadas para aplicações pessoais do Studio**, escolha **Anexar imagem**.
1. Em **Origem da imagem**, escolha **Imagem existente**.
1. Inclua o URI da imagem do Amazon ECR. O formato é o seguinte.
```
account-id.dkr.ecr.aws-region.amazonaws.com/repository-name:tag
```
1. Para obter o URI da imagem do Amazon ECR, navegue até a página [Repositórios privados do Amazon ECR](https://console.aws.amazon.com/ecr/private-registry/repositories).
1. Escolha o link do nome do repositório.
1. Escolha o ícone de **copiar URI** que corresponde à versão da sua imagem (**Etiqueta da imagem**).
1. Siga o restante das instruções para anexar sua imagem personalizada.
**nota**
Verifique se você está usando o tipo de aplicação consistente com o seu `Dockerfile`. Para obter mais informações, consulte [Exemplos de Dockerfile](studio-updated-byoi-specs.md#studio-updated-byoi-specs-dockerfile-templates).
Depois que a imagem for anexada com êxito ao seu domínio, você poderá visualizá-la na guia **Ambiente**.
------
#### [ Existing image ]
**Como anexar uma imagem existente ao seu domínio**
1. Abra o [console de SageMaker IA](https://console.aws.amazon.com/sagemaker).
1. Expanda a seção **Configurações do administrador**, se ainda não tiver feito isso.
1. Em **Configurações do administrador**, escolha **Domínios**.
1. Na lista **Domínios**, selecione o domínio ao qual deseja anexar a imagem.
**nota**
Se você estiver anexando a imagem a um projeto do SageMaker Unified Studio e precisar de esclarecimentos sobre qual domínio usar, consulte [Exibir os detalhes do domínio SageMaker AI associados ao seu](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/view-project-details.html#view-project-details-smai-domain) projeto.
1. Abra a página de **Ambiente**.
1. Na seção **Imagens personalizadas para aplicações pessoais do Studio**, escolha **Anexar imagem**.
1. Em **Origem da imagem**, escolha **Imagem existente**.
1. Escolha uma imagem existente e uma versão de imagem no armazenamento de imagens de SageMaker IA.
Se você não conseguir visualizar a versão da imagem, talvez seja necessário criar uma versão da imagem. Para obter mais informações, consulte [Visualizar detalhes da imagem personalizada (console)](studio-updated-byoi-view-images.md#studio-updated-byoi-view-images-console).
1. Siga o restante das instruções para anexar sua imagem personalizada.
**nota**
Verifique se você está usando o tipo de aplicação consistente com o seu `Dockerfile`. Para obter mais informações, consulte [Exemplos de Dockerfile](studio-updated-byoi-specs.md#studio-updated-byoi-specs-dockerfile-templates).
Depois que a imagem for anexada com êxito ao seu domínio, você poderá visualizá-la na guia **Ambiente**.
------
Depois que sua imagem for anexada com êxito ao seu domínio, os usuários do domínio poderão escolhê-la para a aplicação deles. Para obter mais informações, consulte [Iniciar uma imagem personalizada no Studio](studio-updated-byoi-how-to-launch.md).
**nota**
Se você anexou uma imagem personalizada ao seu projeto do SageMaker Unified Studio, precisará iniciar o aplicativo de dentro do SageMaker Unified Studio. Para obter mais informações, consulte [Inicie sua imagem personalizada](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-launch-custom-image.html) no *Guia do usuário do Amazon SageMaker Unified Studio*.
# Atualizar a configuração do contêiner
Você pode trazer imagens do Docker personalizadas para seus fluxos de trabalho de machine learning. Um aspecto fundamental da personalização dessas imagens é definir as configurações do contêiner (ou [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ContainerConfig.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ContainerConfig.html)). A página a seguir apresenta um exemplo de como definir sua `ContainerConfig`.
Um ponto de entrada é o comando ou script executado quando o contêiner é iniciado. Os pontos de entrada personalizados permitem configurar seu ambiente, inicializar serviços ou executar quaisquer configurações necessárias antes da inicialização da aplicação.
Este exemplo fornece instruções sobre como configurar um ponto de entrada personalizado para seu JupyterLab aplicativo usando o. AWS CLI Este exemplo pressupõe que você já tenha criado uma imagem e um domínio personalizados. Para instruções, consulte [Anexar imagem personalizada ao seu domínio](studio-updated-byoi-how-to-attach-to-domain.md).
1. Primeiro, defina suas variáveis para os AWS CLI comandos a seguir.
```
APP_IMAGE_CONFIG_NAME=app-image-config-name
ENTRYPOINT_FILE=entrypoint-file-name
ENV_KEY=environment-key
ENV_VALUE=environment-value
REGION=aws-region
DOMAIN_ID=domain-id
IMAGE_NAME=custom-image-name
IMAGE_VERSION=custom-image-version
```
+ `app-image-config-name` é o nome da configuração da imagem da aplicação.
+ `entrypoint-file-name` é o nome do script do ponto de entrada do contêiner. Por exemplo, .`entrypoint.sh`
+ `environment-key` é o nome de sua variável de ambiente.
+ `environment-value` é o valor atribuído à variável de ambiente.
+ `aws-region`é o Região da AWS do seu domínio Amazon SageMaker AI. Você pode encontrar isso no canto superior direito de qualquer página AWS do console.
+ `domain-id` é o ID do seu domínio. Para visualizar seus domínios, consulte [Visualizar domínios](domain-view.md).
+ `custom-image-name` é o nome da imagem personalizada. Para visualizar os detalhes da imagem personalizada, consulte [Visualizar detalhes da imagem personalizada (console)](studio-updated-byoi-view-images.md#studio-updated-byoi-view-images-console).
Se você seguiu as instruções em [Anexar imagem personalizada ao seu domínio](studio-updated-byoi-how-to-attach-to-domain.md), é recomendável usar o mesmo nome de imagem usado nesse processo.
+ `custom-image-version` é o número da versão da imagem personalizada. Ele deve ser um número inteiro, representando a versão da sua imagem. Para visualizar os detalhes da imagem personalizada, consulte [Visualizar detalhes da imagem personalizada (console)](studio-updated-byoi-view-images.md#studio-updated-byoi-view-images-console).
1. Usar a API [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateAppImageConfig.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateAppImageConfig.html) para criar uma configuração de imagem.
```
aws sagemaker create-app-image-config \
--region ${REGION} \
--app-image-config-name "${APP_IMAGE_CONFIG_NAME}" \
--jupyter-lab-app-image-config "ContainerConfig = {
ContainerEntrypoint = "${ENTRYPOINT_FILE}",
ContainerEnvironmentVariables = {
"${ENV_KEY}"="${ENV_VALUE}"
}
}"
```
1. Use a API [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UpdateDomain.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UpdateDomain.html) para atualizar as configurações padrão do seu domínio. Isso anexará a imagem personalizada e a configuração da imagem da aplicação.
```
aws sagemaker update-domain \
--region ${REGION} \
--domain-id "${DOMAIN_ID}" \
--default-user-settings "{
\"JupyterLabAppSettings\": {
\"CustomImages\": [
{
\"ImageName\": \"${IMAGE_NAME}\",
\"ImageVersionNumber\": ${IMAGE_VERSION},
\"AppImageConfigName\": \"${APP_IMAGE_CONFIG_NAME}\"
}
]
}
}"
```
# Iniciar uma imagem personalizada no Studio
Depois de anexar uma imagem personalizada ao seu domínio do Amazon SageMaker AI, a imagem fica disponível para os usuários no domínio. Use as instruções a seguir para iniciar uma aplicação com a imagem personalizada.
**nota**
Se você anexou uma imagem personalizada ao seu projeto do SageMaker Unified Studio, precisará iniciar o aplicativo de dentro do SageMaker Unified Studio. Para obter mais informações, consulte [Inicie sua imagem personalizada](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-launch-custom-image.html) no *Guia do usuário do Amazon SageMaker Unified Studio*.
1. Inicie o Amazon SageMaker Studio. Para instruções, consulte [Inicie o Amazon SageMaker Studio](studio-updated-launch.md).
1. Se ainda não tiver feito isso, expanda a seção **Aplicações**.
1. Na seção **Aplicações**, escolha a aplicação. Se você não vir a aplicação disponível, isso significa que ela pode estar oculta para você. Nesse caso, entre em contato com o administrador.
1. Para criar um espaço, escolha **\$1 Criar *application* espaço** e siga as instruções para criar o espaço.
Para escolher um espaço existente, selecione o nome do link do espaço que você deseja abrir.
1. Em **Imagem**, escolha a imagem que você deseja usar.
Se o menu suspenso **Imagem** não estiver disponível, talvez seja necessário interromper o espaço. Escolha **Interromper espaço** para fazer isso.
1. Defina as configurações do espaço e escolha **Executar espaço**.
# Visualizar detalhes da imagem personalizada
A página a seguir fornece instruções sobre como visualizar os detalhes de sua imagem personalizada no armazenamento de imagens de SageMaker IA.
## Visualizar detalhes da imagem personalizada (console)
Veja a seguir instruções sobre como visualizar suas imagens personalizadas usando o console SageMaker AI. Nesta seção, você pode visualizar e editar os detalhes da imagem.
**Visualizar imagens personalizadas (console)**
1. Abra o [console de SageMaker IA](https://console.aws.amazon.com/sagemaker).
1. Expanda a seção **Configurações do administrador**.
1. Em **Configurações do administrador**, escolha **Imagens**.
1. Na lista **Imagens personalizadas**, selecione o hiperlink do nome da imagem.
## Visualizar detalhes da imagem personalizada (AWS CLI)
A seção a seguir mostra um exemplo de como visualizar suas imagens personalizadas usando a AWS CLI.
```
aws sagemaker list-images \
--region aws-region
```
# Acelere a inicialização de contêineres com o SOCI
[A indexação SOCI (Seekable Open Container Initiative) permite o carregamento lento de imagens personalizadas de contêineres no Amazon Unified Studio. [SageMaker Estúdio Amazon](studio-updated.md) SageMaker ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/what-is-sagemaker-unified-studio.html) O SOCI reduz significativamente os tempos de inicialização em aproximadamente 30 a 70% para seus contêineres personalizados[Traga sua própria imagem (BYOI)](studio-updated-byoi.md). A melhoria da latência varia de acordo com o tamanho da imagem, a disponibilidade da instância de hospedagem e outras dependências do aplicativo. O SOCI cria um índice que permite que os contêineres sejam iniciados somente com os componentes necessários, obtendo arquivos adicionais sob demanda, conforme necessário.
O SOCI aborda tempos lentos de inicialização de contêineres, que interrompem os fluxos de trabalho iterativos de desenvolvimento de aprendizado de máquina (ML) para imagens personalizadas. À medida que as cargas de trabalho de ML se tornam mais complexas, as imagens de contêiner aumentam, criando atrasos na inicialização que prejudicam os ciclos de desenvolvimento.
**Topics**
+ [
## Benefícios principais
](#soci-indexing-key-benefits)
+ [
## Como funciona a indexação SOCI
](#soci-indexing-how-works)
+ [
## Componentes da arquitetura
](#soci-indexing-architecture-components)
+ [
## Ferramentas compatíveis
](#soci-indexing-supported-tools)
+ [
# Permissões para indexação SOCI
](soci-indexing-setup.md)
+ [
# Crie índices SOCI com nerdctl e exemplo de SOCI CLI
](soci-indexing-example-create-indexes.md)
+ [
# Integre imagens indexadas pelo SOC com o exemplo do Studio
](soci-indexing-example-integrate-studio.md)
## Benefícios principais
+ **Ciclos de iteração mais rápidos**: reduza a inicialização do contêiner, dependendo dos tipos de imagem e instância
+ **Otimização universal**: estenda os benefícios de desempenho a todos os contêineres BYOI personalizados no Studio
## Como funciona a indexação SOCI
O SOCI cria um índice de metadados especializado que mapeia a estrutura interna de arquivos da imagem do contêiner. Esse índice permite o acesso a arquivos individuais sem baixar a imagem inteira. O índice SOCI é armazenado como um artefato compatível com OCI (Open Container Initiative) no [Amazon](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/what-is-ecr.html) ECR e vinculado à imagem original do contêiner, preservando os resumos da imagem e a validade da assinatura.
Quando você inicia um contêiner no Studio, o sistema usa o índice SOCI para identificar e baixar somente os arquivos essenciais necessários para a inicialização. Componentes adicionais são obtidos paralelamente conforme seu aplicativo os exige.
## Componentes da arquitetura
+ **Imagem original do contêiner**: Seu contêiner básico armazenado no Amazon ECR
+ **Artefato de índice SOCI**: metadados mapeando a estrutura de arquivos da sua imagem
+ **Manifesto do OCI Image Index**: vincula sua imagem original e o índice SOCI
+ Tempo de **execução do contêiner Finch**: permite a integração de carregamento lento com o Studio
## Ferramentas compatíveis
| Ferramenta | Integração |
| --- | --- |
| nerdctl | Requer configuração de containerd |
| CLI do Finch | Suporte nativo ao SOCI |
| Docker \$1 SOCI CLI | Ferramentas adicionais necessárias |
**Topics**
+ [
## Benefícios principais
](#soci-indexing-key-benefits)
+ [
## Como funciona a indexação SOCI
](#soci-indexing-how-works)
+ [
## Componentes da arquitetura
](#soci-indexing-architecture-components)
+ [
## Ferramentas compatíveis
](#soci-indexing-supported-tools)
+ [
# Permissões para indexação SOCI
](soci-indexing-setup.md)
+ [
# Crie índices SOCI com nerdctl e exemplo de SOCI CLI
](soci-indexing-example-create-indexes.md)
+ [
# Integre imagens indexadas pelo SOC com o exemplo do Studio
](soci-indexing-example-integrate-studio.md)
# Permissões para indexação SOCI
[Crie índices SOCI para suas imagens de contêiner e armazene-os no Amazon ECR antes de usar a indexação SOCI com [SageMaker Estúdio Amazon](studio-updated.md) o Amazon Unified Studio. SageMaker ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/what-is-sagemaker-unified-studio.html)
**Topics**
+ [
## Pré-requisitos
](#soci-indexing-setup-prerequisites)
+ [
## Permissões obrigatórias do IAM
](#soci-indexing-setup-iam-permissions)
## Pré-requisitos
+ Conta da AWS com uma função [AWS Identity and Access Management](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/getting-started.html)(IAM) com permissões para gerenciar
+ [Amazon ECR](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/what-is-ecr.html)
+ [ SageMaker IA da Amazon](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs.html)
+ [Repositórios privados do Amazon ECR](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/Repositories.html) para armazenar suas imagens de contêineres
+ [AWS CLI v2.0\$1](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html) configurado com as credenciais apropriadas
+ As seguintes ferramentas de contêiner:
+ Obrigatório: [soci-snapshotter](https://github.com/awslabs/soci-snapshotter)
+ Opções:
+ [nerdctl](https://github.com/containerd/nerdctl)
+ [tentilhão](https://github.com/runfinch/finch)
## Permissões obrigatórias do IAM
Sua função do IAM precisa de permissões para:
+ Crie e gerencie recursos de SageMaker IA (domínios, imagens, configurações de aplicativos).
+ Você pode usar a política [SageMakerFullAccess](https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AmazonSageMakerFullAccess.html) AWS gerenciada. Para obter mais detalhes sobre a permissão, consulte[AWS política gerenciada: AmazonSageMakerFullAccess](security-iam-awsmanpol.md#security-iam-awsmanpol-AmazonSageMakerFullAccess).
+ [Permissões do IAM para enviar uma imagem para um repositório privado do Amazon ECR.](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/image-push-iam.html)
# Crie índices SOCI com nerdctl e exemplo de SOCI CLI
A página a seguir fornece um exemplo de como criar índices SOCI com nerdctl e SOCI CLI.
**Exemplo de criação de índices SOCI**
1. Primeiro, defina suas variáveis para os AWS CLI comandos a seguir. Veja a seguir um exemplo de como configurar suas variáveis.
```
ACCOUNT_ID="111122223333"
REGION="us-east-1"
REPOSITORY_NAME="repository-name"
ORIGINAL_IMAGE_TAG="original-image-tag"
SOCI_IMAGE_TAG="soci-indexed-image-tag"
```
Definições de variáveis:
+ `ACCOUNT_ID`é o seu Conta da AWS ID
+ `REGION`é o Região da AWS do seu registro privado do Amazon ECR
+ `REPOSITORY_NAME`é o nome do seu registro privado do Amazon ECR
+ `ORIGINAL_IMAGE_TAG`é a etiqueta da sua imagem original
+ `SOCI_IMAGE_TAG`é a tag da sua imagem indexada pelo SOC
1. Instale as ferramentas necessárias:
```
# Install SOCI CLI, containerd, and nerdctl
sudo yum install soci-snapshotter
sudo yum install containerd jq
sudo systemctl start soci-snapshotter
sudo systemctl restart containerd
sudo yum install nerdctl
```
1. Defina suas variáveis de registro:
```
REGISTRY_USER=AWS
REGISTRY="$ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$REGION.amazonaws.com"
```
1. Exporte sua região e autentique-se no Amazon ECR:
```
export AWS_REGION=$REGION
REGISTRY_PASSWORD=$(/usr/local/bin/aws ecr get-login-password --region $AWS_REGION)
echo $REGISTRY_PASSWORD | sudo nerdctl login -u $REGISTRY_USER --password-stdin $REGISTRY
```
1. Puxe a imagem original do contêiner:
```
sudo nerdctl pull $REGISTRY/$REPOSITORY_NAME:$ORIGINAL_IMAGE_TAG
```
1. Crie o índice SOCI:
```
sudo nerdctl image convert --soci $REGISTRY/$REPOSITORY_NAME:$ORIGINAL_IMAGE_TAG $REGISTRY/$REPOSITORY_NAME:$SOCI_IMAGE_TAG
```
1. Envie a imagem indexada pelo Soci-Index:
```
sudo nerdctl push --platform linux/amd64 $REGISTRY/$REPOSITORY_NAME:$SOCI_IMAGE_TAG
```
Esse processo cria dois artefatos para a imagem original do contêiner em seu repositório ECR:
+ Índice SOCI - Metadados que permitem carregamento lento
+ Manifesto do Image Index - Manifesto compatível com OCI
# Integre imagens indexadas pelo SOC com o exemplo do Studio
Você deve referenciar a tag de imagem indexada por SOC para usar imagens indexadas por SOC no Studio, em vez da tag de imagem do contêiner original. Use a tag que você especificou durante o processo de conversão do SOCI (por exemplo, `SOCI_IMAGE_TAG` no[Crie índices SOCI com nerdctl e exemplo de SOCI CLI](soci-indexing-example-create-indexes.md)).
**Exemplo de integração de imagens indexadas pelo SOC**
1. Primeiro, defina suas variáveis para os AWS CLI comandos a seguir. Veja a seguir um exemplo de como configurar suas variáveis.
```
ACCOUNT_ID="111122223333"
REGION="us-east-1"
IMAGE_NAME="sagemaker-image-name"
IMAGE_CONFIG_NAME="sagemaker-image-config-name"
ROLE_ARN="your-role-arn"
DOMAIN_ID="domain-id"
SOCI_IMAGE_TAG="soci-indexed-image-tag"
```
Definições de variáveis:
+ `ACCOUNT_ID`é o seu Conta da AWS ID
+ `REGION`é o Região da AWS do seu registro privado do Amazon ECR
+ `IMAGE_NAME`é o nome da sua SageMaker imagem
+ `IMAGE_CONFIG_NAME`é o nome da configuração da sua SageMaker imagem
+ `ROLE_ARN`é o ARN da sua função de execução com as permissões listadas em Permissões [obrigatórias](soci-indexing-setup.md#soci-indexing-setup-iam-permissions) do IAM
+ `DOMAIN_ID`é o [ID do domínio](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/domain-view.html)
**nota**
Se você estiver anexando a imagem a um projeto do SageMaker Unified Studio e precisar de esclarecimentos sobre qual domínio usar, consulte [Exibir os detalhes do domínio SageMaker AI associados ao seu](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/view-project-details.html#view-project-details-smai-domain) projeto.
+ `SOCI_IMAGE_TAG`é a tag da sua imagem indexada pelo SOC
1. Exporte sua região:
```
export AWS_REGION=$REGION
```
1. Crie uma SageMaker imagem:
```
aws sagemaker create-image \
--image-name "$IMAGE_NAME" \
--role-arn "$ROLE_ARN"
```
1. Crie uma versão de SageMaker imagem usando seu URI de índice SOCI:
```
IMAGE_INDEX_URI="$ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$REGION.amazonaws.com/$IMAGE_NAME:$SOCI_IMAGE_TAG"
aws sagemaker create-image-version \
--image-name "$IMAGE_NAME" \
--base-image "$IMAGE_INDEX_URI"
```
1. Crie uma configuração de imagem do aplicativo e atualize seu domínio do Amazon SageMaker AI para incluir a imagem personalizada do seu aplicativo. Você pode fazer isso para o Code Editor, com base em Code-OSS, Visual Studio Code - Open Source (Code Editor) e aplicativos. JupyterLab Escolha a opção de aplicativo abaixo para ver as etapas.
------
#### [ Code Editor ]
Crie uma configuração de imagem do aplicativo para o Code Editor:
```
aws sagemaker create-app-image-config \
--app-image-config-name "$IMAGE_CONFIG_NAME" \
--code-editor-app-image-config '{ "FileSystemConfig": { "MountPath": "/home/sagemaker-user", "DefaultUid": 1000, "DefaultGid": 100 } }'
```
Atualize seu domínio Amazon SageMaker AI para incluir a imagem personalizada para o Code Editor:
```
aws sagemaker update-domain \
--domain-id "$DOMAIN_ID" \
--default-user-settings '{
"CodeEditorAppSettings": {
"CustomImages": [{
"ImageName": "$IMAGE_NAME",
"AppImageConfigName": "$IMAGE_CONFIG_NAME"
}]
}
}'
```
------
#### [ JupyterLab ]
Crie uma configuração de imagem do aplicativo para JupyterLab:
```
aws sagemaker create-app-image-config \
--app-image-config-name "$IMAGE_CONFIG_NAME" \
--jupyter-lab-app-image-config '{ "FileSystemConfig": { "MountPath": "/home/sagemaker-user", "DefaultUid": 1000, "DefaultGid": 100 } }'
```
Atualize seu domínio Amazon SageMaker AI para incluir a imagem personalizada para JupyterLab:
```
aws sagemaker update-domain \
--domain-id "$DOMAIN_ID" \
--default-user-settings '{
"JupyterLabAppSettings": {
"CustomImages": [{
"ImageName": "$IMAGE_NAME",
"AppImageConfigName": "$IMAGE_CONFIG_NAME"
}]
}
}'
```
------
1. Depois de atualizar seu domínio para incluir sua imagem personalizada, você pode criar um aplicativo no Studio usando sua imagem personalizada. Quando você [Iniciar uma imagem personalizada no Studio](studio-updated-byoi-how-to-launch.md) garante que está usando sua imagem personalizada.
# Desanexar imagens personalizadas e limpar os recursos correspondentes
A página a seguir fornece instruções sobre como separar suas imagens personalizadas e limpar os recursos relacionados usando o console Amazon SageMaker AI ou o AWS Command Line Interface (AWS CLI).
**Importante**
Primeiro, você deve separar sua imagem personalizada do seu domínio antes de excluí-la do armazenamento de imagens de SageMaker IA. Do contrário, você poderá receber erros ao visualizar as informações do seu domínio ou anexar novas imagens personalizadas ao seu domínio.
Se você estiver recebendo um erro ao carregar uma imagem personalizada, consulte [Falha ao carregar a imagem personalizada](studio-updated-troubleshooting.md#studio-updated-troubleshooting-custom-image).
## Desanexar e excluir imagens personalizadas (console)
Veja a seguir instruções sobre como separar suas imagens personalizadas da SageMaker IA e limpar seus recursos de imagem personalizada usando o console.
**Desanexar uma imagem personalizada do seu domínio**
1. Abra o [console de SageMaker IA](https://console.aws.amazon.com/sagemaker).
1. Expanda a seção **Configurações do administrador**.
1. Em **Configurações do administrador**, escolha **Domínios**.
1. A partir da lista de **Domínios**, escolha um domínio.
1. Abra a página de **Ambiente**.
1. Em **Imagens personalizadas para aplicações pessoais do Studio**, marque as caixas de seleção das imagens que você deseja desanexar.
1. Escolha **Desassociar**.
1. Siga as instruções para desanexar.
**Excluir uma imagem personalizada**
1. Abra o [console de SageMaker IA](https://console.aws.amazon.com/sagemaker).
1. Expanda a seção **Configurações do administrador**, se ainda não tiver feito isso.
1. Em **Configurações do administrador**, escolha **Imagens**.
1. Na lista de **Imagens**, selecione a imagem que você gostaria de excluir.
1. Escolha **Excluir**.
1. Siga as instruções para excluir sua imagem e todas as suas versões da SageMaker IA.
**Excluir imagens personalizadas e o repositório do Amazon ECR**
**Importante**
Isso também excluirá todos os artefatos e imagens do contêiner nesse repositório.
1. Abra o [console do Amazon ECR](https://console.aws.amazon.com/ecr).
1. Se ainda não tiver feito isso, expanda o painel de navegação à esquerda.
1. Em **Registro privado**, escolha **Repositórios**.
1. Selecione os repositórios que você deseja excluir.
1. Escolha **Excluir**.
1. Siga as instruções para excluir.
## Desanexar e excluir imagens personalizadas (AWS CLI)
A seção a seguir mostra um exemplo de como desanexar suas imagens personalizadas usando a AWS CLI.
1. Primeiro, defina suas variáveis para os AWS CLI comandos a seguir.
```
ACCOUNT_ID=account-id
REGION=aws-region
APP_IMAGE_CONFIG=app-image-config
SAGEMAKER_IMAGE_NAME=custom-image-name
```
+ `aws-region`é o Região da AWS do seu domínio Amazon SageMaker AI. Você pode encontrar isso no canto superior direito de qualquer página AWS do console.
+ `app-image-config` é o nome da configuração da imagem da aplicação. Use o AWS CLI comando a seguir para listar as configurações de imagem do aplicativo em seu Região da AWS.
```
aws sagemaker list-app-image-configs \
--region ${REGION}
```
+ `custom-image-name` é o nome da imagem personalizada. Use o AWS CLI comando a seguir para listar as imagens em seu Região da AWS.
```
aws sagemaker list-images \
--region ${REGION}
```
1. Para desanexar a imagem e as versões correspondentes em seu domínio usando estas instruções, você precisará criar ou atualizar um arquivo json de configuração de domínio.
**nota**
Se você seguiu as instruções em [Anexar imagem personalizada ao seu domínio](studio-updated-byoi-how-to-attach-to-domain.md), talvez tenha atualizado seu domínio usando o arquivo chamado `update-domain.json`.
Se você não tiver esse arquivo, poderá criar outro arquivo json em vez desse.
Crie um arquivo chamado `update-domain.json`, que você usará para atualizar seu domínio.
1. Para excluir as imagens personalizadas, você precisará deixar `CustomImages` em branco, desta forma `"CustomImages": []`. Escolha uma das opções a seguir para ver exemplos de arquivos de configuração para o Editor de código ou JupyterLab.
------
#### [ Code Editor: update domain configuration file example ]
Um exemplo de arquivo de configuração para o Editor de Código, usando [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CodeEditorAppSettings.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CodeEditorAppSettings.html).
```
{
"DomainId": "domain-id",
"DefaultUserSettings": {
"CodeEditorAppSettings": {
"CustomImages": [
]
}
}
}
```
------
#### [ JupyterLab: update domain configuration file example ]
Um exemplo de arquivo de configuração para JupyterLab, usando [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_JupyterLabAppSettings.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_JupyterLabAppSettings.html).
```
{
"DomainId": "domain-id",
"DefaultUserSettings": {
"JupyterLabAppSettings": {
"CustomImages": [
]
}
}
}
```
------
`domain-id` é o ID do domínio ao qual sua imagem está anexada. Use o comando a seguir para listar seus domínios.
```
aws sagemaker list-domains \
--region ${REGION}
```
1. Salve o arquivo.
1. Chame o [update-domain](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/update-domain.html) AWS CLI usando o arquivo de configuração do domínio de atualização,. `update-domain.json`
**nota**
Para atualizar as imagens personalizadas, é necessário excluir todas as **aplicações** em seu domínio. **Não** é necessário excluir perfis de usuário ou espaços compartilhados. Para obter instruções sobre como excluir aplicações, selecione uma das opções a seguir.
Se você quiser usar o console de SageMaker IA, consulte[Encerre os recursos de SageMaker IA em seu domínio](sm-console-domain-resources-shut-down.md).
Se você quiser usar o AWS CLI, use as etapas 1 a 3 do[Excluir um domínio do Amazon SageMaker AI (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. Exclua a configuração da imagem da aplicação.
```
aws sagemaker delete-app-image-config \
--app-image-config-name ${APP_IMAGE_CONFIG}
```
1. Exclua a imagem personalizada. Isso também exclui todas as versões da imagem. Mas não exclui a imagem do contêiner do Amazon ECR e as versões correspondentes. Para isso, use as etapas opcionais abaixo.
```
aws sagemaker delete-image \
--image-name ${SAGEMAKER_IMAGE_NAME}
```
1. (Opcional) Exclua seus recursos do Amazon ECR. A lista a seguir fornece AWS CLI comandos para obter suas informações de recursos do Amazon ECR para as etapas abaixo.
1. Defina suas variáveis para os AWS CLI comandos a seguir.
```
ECR_REPO_NAME=ecr-repository-name
```
`ecr-repository-name` é o nome do seu repositório do Amazon Elastic Container Registry.
Para listar os detalhes dos seus repositórios, use o comando a seguir.
```
aws ecr describe-repositories \
--region ${REGION}
```
1. Exclua seu repositório do Amazon ECR.
**Importante**
Isso também excluirá todos os artefatos e imagens do contêiner nesse repositório.
```
aws ecr delete-repository \
--repository-name ${ECR_REPO_NAME} \
--force \
--region ${REGION}
```