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# Benutzerdefinierte RStudio Bildspezifikationen
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In diesem Leitfaden erfährst du, welche benutzerdefinierten RStudio Bildspezifikationen du verwenden kannst, wenn du dein eigenes Bild mitbringst. Es gibt zwei Arten von Anforderungen, die Sie mit Ihrem benutzerdefinierten RStudio Bild erfüllen müssen, um es mit Amazon SageMaker AI verwenden zu können. Diese Anforderungen werden von RStudio PBC und der Amazon SageMaker Studio Classic-Plattform gestellt. Wenn eine dieser Anforderungen nicht erfüllt ist, funktioniert Ihr benutzerdefiniertes Image nicht ordnungsgemäß.

## RStudio PBC-Anforderungen
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RStudio Die PBC-Anforderungen sind im Artikel [Verwenden von Docker-Images mit RStudio RStudio Workbench/Server Pro, Launcher](https://support.rstudio.com/hc/en-us/articles/360019253393-Using-Docker-images-with-RStudio-Server-Pro-Launcher-and-Kubernetes) und Kubernetes beschrieben. Folgen Sie den Anweisungen in diesem Artikel, um die Grundlage für Ihr benutzerdefiniertes Image zu erstellen. RStudio 

Anweisungen zur Installation mehrerer R-Versionen in Ihrem benutzerdefinierten Image finden Sie unter [Installieren mehrerer Versionen von R unter Linux](https://support.rstudio.com/hc/en-us/articles/215488098).

## Anforderungen SageMaker für Amazon Studio Classic
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Amazon SageMaker Studio Classic stellt die folgenden Installationsanforderungen für Ihr RStudio Image.
+ Sie müssen ein RStudio Basis-Image von mindestens `2025.05.1+513.pro3` verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter [RStudio Versionierung](rstudio-version.md).
+ Installieren Sie die folgenden Pakete:

  ```
  yum install -y sudo \
  openjdk-11-jdk \
  libpng-dev \
  && yum clean all \
  && /opt/R/${R_VERSION}/bin/R -e "install.packages('reticulate', repos='https://packagemanager.rstudio.com/cran/__linux__/centos7/latest')" \
  && /opt/python/${PYTHON_VERSION}/bin/pip install --upgrade \
      'boto3>1.0<2.0' \
      'awscli>1.0<2.0' \
      'sagemaker[local]<3'
  ```
+ Sie müssen Standardwerte für die Umgebungswerte `RSTUDIO_CONNECT_URL` und `RSTUDIO_PACKAGE_MANAGER_URL` Umgebungswerte angeben.

  ```
  ENV RSTUDIO_CONNECT_URL "YOUR_CONNECT_URL"
  ENV RSTUDIO_PACKAGE_MANAGER_URL "YOUR_PACKAGE_MANAGER_URL"
  ENV RSTUDIO_FORCE_NON_ZERO_EXIT_CODE 1
  ```

Die folgenden allgemeinen Spezifikationen gelten für das Image, das durch eine RStudio Image-Version dargestellt wird.

**Das Image wird ausgeführt**  
`ENTRYPOINT`und `CMD` Anweisungen werden außer Kraft gesetzt, sodass das Image als RSession Anwendung ausgeführt wird.

**Stoppen des Images**  
Die `DeleteApp`-API gibt das Äquivalent zu einem `docker stop`-Befehl aus. Andere Prozesse im Container erhalten die SIGKILL/SIGTERM Signale nicht.

**Dateisystem**  
Die Verzeichnisse `/opt/.sagemakerinternal` und `/opt/ml` sind reserviert. Alle Daten in diesen Verzeichnissen sind zur Laufzeit möglicherweise nicht sichtbar.

**Benutzerdaten**  
Jeder Benutzer in einer SageMaker AI-Domain erhält ein Benutzerverzeichnis auf einem gemeinsam genutzten Amazon Elastic File System-Volume im Image. Der Speicherort des aktuellen Benutzerverzeichnisses auf dem Amazon Elastic File System-Volume ist `/home/sagemaker-user`.

**Metadaten**  
Eine Metadatendatei befindet sich unter. `/opt/ml/metadata/resource-metadata.json` Den im Image definierten Variablen werden keine zusätzlichen Umgebungsvariablen hinzugefügt. Weitere Informationen finden Sie unter [Abrufen von App-Metadaten](notebooks-run-and-manage-metadata.md#notebooks-run-and-manage-metadata-app).

**GPU**  
Auf einer GPU-Instance wird das Image mit der `--gpus` Option ausgeführt. Nur das CUDA-Toolkit sollte im Image enthalten sein, nicht die NVIDIA-Treiber. Weitere Informationen finden Sie im [NVIDIA-Benutzerhandbuch](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/user-guide.html).

**Metriken und Protokollierung**  
Protokolle des RSession Prozesses werden CloudWatch im Kundenkonto an Amazon gesendet. Der Name der Protokollgruppe ist `/aws/sagemaker/studio`. Der Name des Protokollstream ist `$domainID/$userProfileName/RSession/$appName`.

**Größe des Bildes**  
Die Bildgröße ist auf 25 GB begrenzt. Führen Sie `docker image ls` aus, um die Größe Ihres Bilds anzuzeigen.