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# Especificaciones de imágenes personalizadas de RStudio
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En esta guía conocerá las especificaciones de imágenes personalizadas de RStudio para utilizarlas con SageMaker cuando incorpore su propia imagen. Hay dos conjuntos de requisitos que debes cumplir con tu imagen de RStudio personalizada para utilizarla con Amazon SageMaker AI. Estos requisitos los imponen RStudio PBC y la plataforma Amazon SageMaker Studio Classic. Si no se cumple uno de estos conjuntos de requisitos, la imagen personalizada no funcionará correctamente.

## Requisitos de RStudio PBC
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Los requisitos de RStudio PBC se describen en el artículo [Using Docker images with RStudio Workbench / RStudio Server Pro, Launcher, and Kubernetes](https://support.rstudio.com/hc/en-us/articles/360019253393-Using-Docker-images-with-RStudio-Server-Pro-Launcher-and-Kubernetes). Siga las instrucciones de este artículo para crear la base de la imagen personalizada de RStudio. 

Para obtener instrucciones sobre cómo instalar varias versiones de R en la imagen personalizada, consulte [Instalación de varias versiones de R en Linux](https://support.rstudio.com/hc/en-us/articles/215488098).

## Requisitos de Amazon SageMaker Studio Classic
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Amazon SageMaker Studio Classic impone el siguiente conjunto de requisitos de instalación para la imagen de RStudio.
+ Debe utilizar una imagen base de RStudio como mínimo de `2025.05.1+513.pro3`. Para obtener más información, consulte [Control de versiones de RStudio](rstudio-version.md).
+ Debe instalar los siguientes paquetes:

  ```
  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'
  ```
+ Debe proporcionar valores predeterminados para los valores de entorno `RSTUDIO_CONNECT_URL` y `RSTUDIO_PACKAGE_MANAGER_URL`.

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

Las siguientes especificaciones generales se aplican a la imagen representada por una versión de imagen de SageMaker.

**Ejecutar la imagen**  
Las instrucciones de `ENTRYPOINT` y `CMD` se anulan para que la imagen se ejecute como una aplicación RSession.

**Detener la imagen**  
La API `DeleteApp` emite el equivalente de un comando `docker stop`. Los demás procesos del contenedor no recibirán las SIGKILL/SIGTERM señales.

**Sistema de archivos**  
Los directorios `/opt/.sagemakerinternal` y `/opt/ml` están reservados. Es posible que los datos de estos directorios no estén visibles en tiempo de ejecución.

**Datos de usuario**  
Cada usuario de un dominio de SageMaker IA obtiene un directorio de usuarios en un volumen compartido de Amazon Elastic File System en la imagen. La ubicación del directorio del usuario actual en el volumen de Amazon EFS es `/home/sagemaker-user`.

**Metadatos**  
Hay un archivo de metadatos en `/opt/ml/metadata/resource-metadata.json`. No se añaden variables de entorno adicionales a las variables definidas en la imagen. Para obtener más información, consulte [Obtener metadatos de aplicaciones](notebooks-run-and-manage-metadata.md#notebooks-run-and-manage-metadata-app).

**GPU**  
En una instancia de GPU, la imagen se ejecuta con la opción `--gpus`. Solo debe incluirse el kit de herramientas CUDA en la imagen, no en los controladores NVIDIA. Para obtener más información, consulte la [Guía del usuario de NVIDIA](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/user-guide.html).

**Métricas y registro**  
Los registros del proceso de RSession se envían a Amazon CloudWatch en la cuenta del cliente. El nombre del grupo de registro es `/aws/sagemaker/studio`. El nombre del flujo de registro. es `$domainID/$userProfileName/RSession/$appName`.

**Tamaño de imagen**  
El tamaño de la imagen está limitado a 25 GB. Para ver el tamaño de la imagen, ejecute `docker image ls`.