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# Especificaciones SageMaker de imagen personalizadas para Amazon SageMaker Studio Classic
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**importante**  
A partir del 30 de noviembre de 2023, la experiencia anterior de Amazon SageMaker Studio pasa a denominarse Amazon SageMaker Studio Classic. La siguiente sección es específica del uso de la aplicación de Studio Classic. Para obtener información sobre el uso de la experiencia de Studio actualizada, consulte [Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md).  
Studio Classic se sigue manteniendo para las cargas de trabajo existentes, pero ya no está disponible para su incorporación. Solo puede detener o eliminar las aplicaciones de Studio Classic existentes y no puede crear aplicaciones nuevas. Te recomendamos [migrar tu carga de trabajo a la nueva experiencia de Studio](studio-updated-migrate.md).

Las siguientes especificaciones se aplican a la imagen del contenedor que se representa mediante una versión de imagen de SageMaker IA.

**Ejecutar la imagen**  
`ENTRYPOINT`y se anulan `CMD` las instrucciones para permitir que la imagen se ejecute como una KernelGateway aplicación.  
El puerto 8888 de la imagen está reservado para ejecutar el servidor KernelGateway web.

**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.

**Descubrimiento de kernel**  
SageMaker [La IA reconoce los núcleos tal y como los definen las especificaciones del núcleo de Jupyter.](https://jupyter-client.readthedocs.io/en/latest/kernels.html#kernelspecs)  
Puede especificar una lista de kernels que se van a mostrar antes de ejecutar la imagen. Si no se especifica, se muestra python3. Utilice la [DescribeAppImageConfig](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeAppImageConfig.html)API para ver la lista de núcleos.  
Los entornos Conda se reconocen como especificaciones del kernel de forma predeterminada. 

**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 obtiene un directorio de usuarios en un volumen compartido de Amazon Elastic File System de la imagen. La ubicación del directorio del usuario actual en el volumen de Amazon EFS se puede configurar. El directorio `/home/sagemaker-user` es la ubicación predeterminada del archivo.  
SageMaker La IA configura los UID/GID mapeos POSIX entre la imagen y el host. De forma predeterminada, mapea las del usuario raíz UID/GID (0/0) con las del host. UID/GID   
Puede especificar estos valores mediante la [CreateAppImageConfig](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateAppImageConfig.html)API.

**Límites de GID/UID**  
Amazon SageMaker Studio Classic solo admite lo siguiente `DefaultUID` y `DefaultGID` combinaciones:   
+  DefaultUID: 1000 y DefaultGID: 100, que corresponde a un usuario sin privilegios.
+  DefaultUID: 0 y DefaultGID: 0, que corresponde al acceso raíz.

**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 KernelGateway proceso 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/KernelGateway/$appName`.

**Tamaño de imagen**  
Limitado a 35 GB. Para ver el tamaño de la imagen, ejecute `docker image ls`.  


## Ejemplo de Dockerfile
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El siguiente ejemplo de Dockerfile crea un Amazon Linux 2 basado en imágenes, instala paquetes de terceros y el kernel `python3`, y establece el ámbito para el usuario sin privilegios.

```
FROM public.ecr.aws/amazonlinux/amazonlinux:2

ARG NB_USER="sagemaker-user"
ARG NB_UID="1000"
ARG NB_GID="100"

RUN \
    yum install --assumeyes python3 shadow-utils && \
    useradd --create-home --shell /bin/bash --gid "${NB_GID}" --uid ${NB_UID} ${NB_USER} && \
    yum clean all && \
    jupyter-activity-monitor-extension \
    python3 -m pip install ipykernel && \
    python3 -m ipykernel install

USER ${NB_UID}
```