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# Imagens personalizadas
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Se precisar de uma funcionalidade diferente da fornecida pela SageMaker distribuição, você pode trazer sua própria imagem com suas extensões e pacotes personalizados. Você também pode usá-lo para personalizar a JupyterLab interface de usuário de acordo com suas próprias necessidades de marca ou conformidade.

A página a seguir fornecerá informações e modelos JupyterLab específicos para criar suas próprias imagens personalizadas de SageMaker IA. Isso serve para complementar as informações e instruções do Amazon SageMaker Studio sobre como criar sua própria imagem de SageMaker IA e trazer sua própria imagem para o Studio. Para saber mais sobre imagens personalizadas de SageMaker IA da Amazon e como trazer sua própria imagem para o Studio, consulte[Traga sua própria imagem (BYOI)](studio-updated-byoi.md). 

**Topics**
+ [Verificação de integridade e URL de aplicações](#studio-updated-jl-admin-guide-custom-images-app-healthcheck)
+ [Exemplos de Dockerfile](#studio-updated-jl-custom-images-dockerfile-templates)

## Verificação de integridade e URL de aplicações
<a name="studio-updated-jl-admin-guide-custom-images-app-healthcheck"></a>
+ `Base URL`: O URL base para a aplicação BYOI deve ser `jupyterlab/default`. Você só pode ter uma aplicação e ele deve sempre ter um nome `default`.
+ `HealthCheck API`— A SageMaker IA usa o endpoint de verificação de integridade na porta `8888` para verificar a integridade do JupyterLab aplicativo. `jupyterlab/default/api/status`é o endpoint para a verificação de saúde.
+ `Home/Default URL`— Os `/opt/ml` diretórios `/opt/.sagemakerinternal` e que são usados por AWS. O arquivo de metadados em `/opt/ml` contém metadados sobre recursos como `DomainId`.
+ Autenticação: Para habilitar a autenticação para seus usuários, desative a autenticação baseada em token ou senha dos cadernos Jupyter e permita todas as origens.

## Exemplos de Dockerfile
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Os exemplos a seguir são arquivos `Dockerfile` que atendem às informações e [Especificações de imagem personalizadas](studio-updated-byoi-specs.md) acima.

**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*.

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#### [ Example AL2023 Dockerfile ]

A seguir é apresentado o exemplo AL2023 de Dockerfile que atende às informações e [Especificações de imagem personalizadas](studio-updated-byoi-specs.md) acima.

```
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='*'
```

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#### [ Example  SageMaker Distribuição da Amazon Dockerfile ]

A seguir é apresentado o exemplo de Dockerfile da Amazon SageMaker Distribution que atende às informações e [Especificações de imagem personalizadas](studio-updated-byoi-specs.md) acima.

```
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"]
```

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