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# Apporter votre propre image (BYOI)
Une image est un fichier qui identifie les noyaux, les kits linguistiques et d’autres dépendances nécessaires à l’exécution de vos applications. Elle comprend les éléments suivants :
+ Langages de programmation (comme Python ou R)
+ Noyaux
+ Bibliothèques et packages
+ Autres logiciels nécessaires
Amazon SageMaker Distribution (`sagemaker-distribution`) est un ensemble d'images Docker qui inclut des frameworks et des packages populaires pour l'apprentissage automatique, la science des données et la visualisation. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [SageMaker Politique de prise en charge des images de studio](sagemaker-distribution.md).
Si vous avez besoin de fonctionnalités différentes, vous pouvez apporter votre propre image (BYOI). Vous souhaiterez peut-être créer une image personnalisée dans les cas suivants :
+ Vous avez besoin d’une version spécifique d’un langage de programmation ou d’une bibliothèque.
+ Vous souhaitez inclure des outils ou des packages personnalisés.
+ Vous travaillez avec un logiciel spécialisé qui n’est pas disponible dans les images standard.
## Terminologie clé
La section suivante définit les termes clés permettant d'utiliser votre propre image avec l' SageMaker IA.
+ **Fichier Docker :** document texte contenant des instructions pour générer une image Docker. Il identifie les kits linguistiques et les autres dépendances de votre image Docker.
+ **Image Docker :** ensemble complet de logiciels et de dépendances généré à partir d’un fichier Docker.
+ **SageMaker Magasin d'images AI :** un stockage de vos images personnalisées dans SageMaker AI.
**Topics**
+ [
## Terminologie clé
](#studio-updated-byoi-basics)
+ [
# Spécifications d’images personnalisées
](studio-updated-byoi-specs.md)
+ [
# Comment apporter votre propre image
](studio-updated-byoi-how-to.md)
+ [
# Lancement d’une image personnalisée dans Studio
](studio-updated-byoi-how-to-launch.md)
+ [
# Visualisation des détails de votre image personnalisée
](studio-updated-byoi-view-images.md)
+ [
# Accélérez le démarrage des conteneurs avec SOCI
](soci-indexing.md)
+ [
# Détachement et nettoyage des ressources d’images personnalisées
](studio-updated-byoi-how-to-detach-from-domain.md)
# Spécifications d’images personnalisées
L’image que vous spécifiez dans votre fichier Docker doit correspondre aux spécifications des sections suivantes pour que l’image soit correctement créée.
**Topics**
+ [
## Exécution de l’image
](#studio-updated-byoi-specs-run)
+ [
## Spécifications pour l’utilisateur et le système de fichiers
](#studio-updated-byoi-specs-user-and-filesystem)
+ [
## Surveillance de l’état et URL des applications
](#studio-updated-byoi-specs-app-healthcheck)
+ [
## Exemples de fichiers Docker
](#studio-updated-byoi-specs-dockerfile-templates)
## Exécution de l’image
Les configurations suivantes peuvent être effectuées en mettant à jour votre [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ContainerConfig.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ContainerConfig.html). Pour obtenir un exemple, consultez [Mise à jour de la configuration du conteneur](studio-updated-byoi-how-to-container-configuration.md).
+ `Entrypoint` : vous pouvez configurer les paramètres `ContainerEntrypoint` et `ContainerArguments` qui sont transmis au conteneur lors de l’exécution. Nous vous recommandons de configurer votre point d’entrée à l’aide de `ContainerConfig`. Cliquez sur le lien ci-dessus pour consulter un exemple.
+ `EnvVariables` : lorsque vous utilisez Studio, vous pouvez définir des variables `ContainerEnvironment` personnalisées pour votre conteneur. Vous pouvez éventuellement mettre à jour vos variables environnementales à l’aide de `ContainerConfig`. Cliquez sur le lien ci-dessus pour consulter un exemple.
SageMaker Les variables d'environnement spécifiques à l'IA sont prioritaires et remplaceront toutes les variables portant le même nom. Par exemple, l' SageMaker IA fournit automatiquement des variables d'environnement préfixées par `AWS_` et `SAGEMAKER_` pour garantir une intégration correcte avec les AWS services et les fonctionnalités de l' SageMaker IA. Voici quelques exemples de variables d'environnement SageMaker spécifiques à l'IA :
+ `AWS_ACCOUNT_ID`
+ `AWS_REGION`
+ `AWS_DEFAULT_REGION`
+ `AWS_CONTAINER_CREDENTIALS_RELATIVE_URI`
+ `SAGEMAKER_SPACE_NAME`
+ `SAGEMAKER_APP_TYPE`
## Spécifications pour l’utilisateur et le système de fichiers
+ `WorkingDirectory` : le volume Amazon EBS correspondant à votre espace est monté sur le chemin `/home/sagemaker-user`. Vous ne pouvez pas modifier le chemin de montage. Utilisez l’instruction `WORKDIR` pour définir le répertoire de travail de votre image sur un dossier au sein de `/home/sagemaker-user`.
+ `UID` : ID utilisateur du conteneur Docker. UID=1000 est une valeur prise en charge. Vous pouvez ajouter un accès sudo à vos utilisateurs. Ils IDs sont remappés pour empêcher un processus exécuté dans le conteneur de disposer de plus de privilèges que nécessaire.
+ `GID` : ID de groupe du conteneur Docker. GID=100 est une valeur prise en charge. Vous pouvez ajouter un accès sudo à vos utilisateurs. Ils IDs sont remappés pour empêcher un processus exécuté dans le conteneur de disposer de plus de privilèges que nécessaire.
+ Répertoires de métadonnées : `/opt/ml` répertoires `/opt/.sagemakerinternal` et utilisés par AWS. Le fichier de métadonnées dans `/opt/ml` contient des métadonnées sur des ressources telles que `DomainId`.
Utilisez la commande suivante pour afficher le contenu du système de fichiers :
```
cat /opt/ml/metadata/resource-metadata.json
```
+ Répertoires de journalisation : `/var/log/studio` est réservé aux répertoires de journalisation de vos applications et aux extensions qui leur sont associées. Nous vous recommandons de ne pas utiliser ces dossiers pour créer votre image.
## Surveillance de l’état et URL des applications
La surveillance de l’état et l’URL dépendent des applications. Choisissez le lien suivant associé à l’application pour laquelle vous générez l’image.
+ [Surveillance de l’état et URL des applications](code-editor-custom-images.md#code-editor-custom-images-app-healthcheck) pour l’éditeur de code
+ [Surveillance de l’état et URL des applications](studio-updated-jl-admin-guide-custom-images.md#studio-updated-jl-admin-guide-custom-images-app-healthcheck) pour JupyterLab
## Exemples de fichiers Docker
Pour les exemples de fichiers Docker qui répondent à la fois aux exigences de cette page et aux besoins spécifiques de votre application, accédez aux exemples de fichiers Docker dans la section de l’application correspondante. Les options suivantes incluent les applications Amazon SageMaker Studio.
+ [Exemples de fichiers Docker](code-editor-custom-images.md#code-editor-custom-images-dockerfile-templates) pour l’éditeur de code
+ [Exemples de fichiers Docker](studio-updated-jl-admin-guide-custom-images.md#studio-updated-jl-custom-images-dockerfile-templates)pour JupyterLab
**Note**
Si vous apportez votre propre image à SageMaker Unified Studio, vous devez suivre les [spécifications Dockerfile](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-specifications.html) du guide de l'*utilisateur d'Amazon SageMaker Unified Studio*.
`Dockerfile`vous trouverez des exemples d' SageMaker Unified Studio dans l'[exemple Dockerfile du guide](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-specifications.html#byoi-specifications-example) de l'*utilisateur d'Amazon SageMaker Unified Studio*.
# Comment apporter votre propre image
Les pages suivantes fournissent des instructions sur la façon d’apporter votre propre image personnalisée. Assurez-vous que les conditions préalables suivantes sont satisfaites avant de continuer.
## Conditions préalables
Vous devrez remplir les conditions préalables suivantes pour intégrer votre propre image à Amazon SageMaker AI.
+ Configurez l’application Docker. Pour plus d’informations, consultez [Get started](https://docs.docker.com/get-started/) dans la *documentation Docker*.
+ Installez la dernière version AWS CLI en suivant les étapes décrites dans la [section Mise AWS CLI en route avec le](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/cli-chap-getting-started.html) *guide de AWS Command Line Interface l'utilisateur de la version 2*.
+ Autorisations d’accès au service Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR). Pour plus d’informations, consultez [Politiques gérées par Amazon ECR](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/ecr_managed_policies.html) dans le *Guide de l’utilisateur Amazon ECR*.
+ Gestion des identités et des accès AWS Rôle auquel la [AmazonSageMakerFullAccess](https://console.aws.amazon.com/iam/home?#/policies/arn:aws:iam::aws:policy/AmazonSageMakerFullAccess)politique est attachée.
**Topics**
+ [
## Conditions préalables
](#studio-updated-byoi-how-to-prerequisites)
+ [
# Création d’une image personnalisée et envoi (push) vers Amazon ECR
](studio-updated-byoi-how-to-prepare-image.md)
+ [
# Attachement de votre image personnalisée à votre domaine
](studio-updated-byoi-how-to-attach-to-domain.md)
+ [
# Mise à jour de la configuration du conteneur
](studio-updated-byoi-how-to-container-configuration.md)
# Création d’une image personnalisée et envoi (push) vers Amazon ECR
Cette page fournit des instructions sur la façon de générer un Dockerfile local, de générer l’image de conteneur et de l’ajouter à Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR).
**Note**
Dans les exemples suivants, les balises ne sont pas spécifiées et la balise `latest` est appliquée par défaut. Si vous souhaitez spécifier une balise, vous devez ajouter `:tag` à la fin des noms des images. Pour plus d’informations, consultez [docker image tag](https://docs.docker.com/reference/cli/docker/image/tag/) dans la *documentation Docker*.
**Topics**
+ [
## Création d’un fichier Docker local et génération de l’image de conteneur
](#studio-updated-byoi-how-to-create-local-dockerfile)
+ [
## Ajout d’une image Docker à Amazon ECR
](#studio-updated-byoi-add-container-image)
## Création d’un fichier Docker local et génération de l’image de conteneur
Utilisez les instructions suivantes pour créer un fichier Docker avec le logiciel et les dépendances de votre choix.
**Pour créer votre fichier Docker**
1. Définissez d'abord vos variables pour les AWS CLI commandes qui suivent.
```
LOCAL_IMAGE_NAME=local-image-name
```
`local-image-name` est le nom de l’image de conteneur sur votre appareil local, que vous définissez ici.
1. Créez un document texte, nommé `Dockerfile`, qui répond aux spécifications définies dans [Spécifications d’images personnalisées](studio-updated-byoi-specs.md).
Vous trouverez des exemples de `Dockerfile` pour les applications prises en charge dans [Exemples de fichiers Docker](studio-updated-byoi-specs.md#studio-updated-byoi-specs-dockerfile-templates).
**Note**
Si vous apportez votre propre image à SageMaker Unified Studio, vous devez suivre les [spécifications Dockerfile](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-specifications.html) du guide de l'*utilisateur d'Amazon SageMaker Unified Studio*.
`Dockerfile`vous trouverez des exemples d' SageMaker Unified Studio dans l'[exemple Dockerfile du guide](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-specifications.html#byoi-specifications-example) de l'*utilisateur d'Amazon SageMaker Unified Studio*.
1. Dans le répertoire contenant votre `Dockerfile`, générez l’image Docker à l’aide de la commande suivante. Le point (`.`) spécifie que le `Dockerfile` doit être dans le contexte de la commande de génération.
```
docker build -t ${LOCAL_IMAGE_NAME} .
```
Une fois la génération terminée, vous pouvez répertorier les informations relatives à votre image de conteneur à l’aide de la commande suivante.
```
docker images
```
1. (Facultatif) Vous pouvez tester votre image en utilisant la commande suivante.
```
docker run -it ${LOCAL_IMAGE_NAME}
```
Dans la sortie, vous constaterez que votre serveur s’exécute au niveau d’une URL, comme `http://127.0.0.1:8888/...`. Vous pouvez tester l’image en copiant l’URL dans le navigateur.
Si cela ne fonctionne pas, vous devrez peut-être inclure `-p port:port` dans la commande d’exécution de Docker. Cette option mappe le port exposé du conteneur à un port du système hôte. Pour plus d’informations sur l’exécution de Docker, consultez [Running containers](https://docs.docker.com/engine/containers/run/) dans la *documentation Docker*.
Une fois que vous avez vérifié que le serveur fonctionne, vous pouvez arrêter le serveur et arrêter tous les noyaux avant de continuer. Les instructions sont visibles dans la sortie.
## Ajout d’une image Docker à Amazon ECR
Pour ajouter une image de conteneur dans Amazon ECR, vous devez effectuer les opérations suivantes.
+ créer un référentiel Amazon ECR ;
+ Connectez-vous à votre registre par défaut.
+ Transmettez l’image dans le référentiel Amazon ECR.
**Note**
Le référentiel Amazon ECR doit se trouver dans le même domaine Région AWS que le domaine auquel vous joignez l'image.
**Pour générer et envoyer (push) l’image de conteneur à Amazon ECR**
1. Définissez d'abord vos variables pour les AWS CLI commandes qui suivent.
```
ACCOUNT_ID=account-id
REGION=aws-region
ECR_REPO_NAME=ecr-repository-name
```
+ `account-id` est votre ID de compte. Vous pouvez le trouver en haut à droite de n'importe quelle page de AWS console. Par exemple, la [console SageMaker AI](https://console.aws.amazon.com/sagemaker).
+ `aws-region`est celui Région AWS de votre domaine Amazon SageMaker AI. Vous pouvez le trouver en haut à droite de n'importe quelle page de AWS console.
+ `ecr-repository-name` est le nom de votre référentiel Amazon Elastic Container Registry, que vous définissez ici. Pour consulter vos référentiels Amazon ECR, consultez la [console Amazon ECR](https://console.aws.amazon.com/ecr).
1. Connectez-vous à Amazon ECR et connectez-vous à Docker.
```
aws ecr get-login-password \
--region ${REGION} | \
docker login \
--username AWS \
--password-stdin ${ACCOUNT_ID}.dkr.ecr.${REGION}.amazonaws.com
```
En cas d’authentification réussie, vous recevrez un message de connexion réussie.
**Important**
Si vous recevez une erreur, vous pourrez avoir à installer la dernière version de l’ AWS CLI ou à effectuer une mise à niveau vers cette version. Pour plus d’informations, consultez [Installation d’ AWS Command Line Interface](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html) dans le *Guide de l’utilisateur AWS Command Line Interface *.
1. Balisez l’image dans un format compatible avec Amazon ECR, à envoyer (push) vers votre référentiel.
```
docker tag \
${LOCAL_IMAGE_NAME} \
${ACCOUNT_ID}.dkr.ecr.${REGION}.amazonaws.com/${ECR_REPO_NAME}
```
1. Créez un référentiel Amazon ECR à l’aide de la AWS CLI. Pour créer le référentiel à l’aide de la console Amazon ECR, consultez [Création d’un référentiel privé Amazon ECR pour stocker des images](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/repository-create.html).
```
aws ecr create-repository \
--region ${REGION} \
--repository-name ${ECR_REPO_NAME}
```
1. Envoyez (push) l’image vers votre référentiel Amazon ECR. Vous pouvez également baliser l’image Docker.
```
docker push ${ACCOUNT_ID}.dkr.ecr.${REGION}.amazonaws.com/${ECR_REPO_NAME}
```
Une fois que l’image a été correctement ajoutée à votre référentiel Amazon ECR, vous pouvez la visualiser dans la [console Amazon ECR](https://console.aws.amazon.com/ecr).
# Attachement de votre image personnalisée à votre domaine
Cette page fournit des instructions sur la façon d’attacher votre image personnalisée à votre domaine. Suivez la procédure suivante pour utiliser la console Amazon SageMaker AI afin d'accéder à votre domaine et de démarrer le processus **d'ajout d'image**.
Les instructions suivantes supposent que vous avez transféré une image vers un référentiel Amazon ECR Région AWS identique à celui de votre domaine. Si vous ne l’avez pas déjà fait, consultez [Création d’une image personnalisée et envoi (push) vers Amazon ECR](studio-updated-byoi-how-to-prepare-image.md).
Lorsque vous choisissez d’attacher une image, deux options s’offrent à vous :
+ Joindre une **nouvelle image** : cette option créera une image et une version d'image dans votre magasin d'images SageMaker AI, puis l'associera à votre domaine.
**Note**
Si vous poursuivez le processus BYOI, à partir de [Création d’une image personnalisée et envoi (push) vers Amazon ECR](studio-updated-byoi-how-to-prepare-image.md), utilisez l’option **Nouvelle image**.
+ Joindre une **image existante** : si vous avez déjà créé l'image personnalisée que vous souhaitez dans le magasin d'images SageMaker AI, utilisez cette option. Cette option attache une image personnalisée existante à votre domaine. Pour afficher vos images personnalisées dans le magasin d'images SageMaker AI, consultez[Visualisation des détails de l’image personnalisée (console)](studio-updated-byoi-view-images.md#studio-updated-byoi-view-images-console).
------
#### [ New image ]
**Pour attacher une nouvelle image à votre domaine**
1. Ouvrez la [console SageMaker AI](https://console.aws.amazon.com/sagemaker).
1. Développez la section **Configurations d’administrateur**, si vous ne l’avez pas encore fait.
1. Sous **Configurations d’administrateur**, choisissez **Domaines**.
1. Dans la liste **Domaines**, sélectionnez le domaine auquel vous souhaitez attacher l’image.
**Note**
Si vous joignez l'image à un projet SageMaker Unified Studio et que vous avez besoin de précisions sur le domaine à utiliser, consultez [Afficher les détails du domaine SageMaker AI associé à votre projet](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/view-project-details.html#view-project-details-smai-domain).
1. Ouvrez l’onglet **Environnement**.
1. Dans la section **Images personnalisées pour les applications Personal Studio**, choisissez **Attacher l’image**.
1. Pour **Source de l’image**, choisissez **Nouvelle image**.
1. Incluez l’URI de votre image Amazon ECR. Le format est le suivant :
```
account-id.dkr.ecr.aws-region.amazonaws.com/repository-name:tag
```
1. Pour obtenir l’URI de votre image Amazon ECR, accédez à la page de vos [référentiels privés Amazon ECR](https://console.aws.amazon.com/ecr/private-registry/repositories).
1. Choisissez le lien du nom de votre référentiel.
1. Choisissez l’icône **Copier l’URI** qui correspond à la version de votre image (**Balise d’image**).
1. Suivez le reste de ces instructions pour attacher votre image personnalisée.
**Note**
Assurez-vous que vous utilisez le type d’application correspondant à votre `Dockerfile`. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Exemples de fichiers Docker](studio-updated-byoi-specs.md#studio-updated-byoi-specs-dockerfile-templates).
Une fois que l’image est attachée avec succès à votre domaine, vous pouvez la visualiser dans l’onglet **Environnement**.
------
#### [ Existing image ]
**Pour attacher une image existante à votre domaine**
1. Ouvrez la [console SageMaker AI](https://console.aws.amazon.com/sagemaker).
1. Développez la section **Configurations d’administrateur**, si vous ne l’avez pas encore fait.
1. Sous **Configurations d’administrateur**, choisissez **Domaines**.
1. Dans la liste **Domaines**, sélectionnez le domaine auquel vous souhaitez attacher l’image.
**Note**
Si vous joignez l'image à un projet SageMaker Unified Studio et que vous avez besoin de précisions sur le domaine à utiliser, consultez [Afficher les détails du domaine SageMaker AI associé à votre projet](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/view-project-details.html#view-project-details-smai-domain).
1. Ouvrez l’onglet **Environnement**.
1. Dans la section **Images personnalisées pour les applications Personal Studio**, choisissez **Attacher l’image**.
1. Pour **Source de l’image**, choisissez **Image existante**.
1. Choisissez une image et une version d'image existantes dans le magasin d'images SageMaker AI.
Si vous ne parvenez pas à visualiser la version de votre image, vous devrez peut-être créer une version d’image. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Visualisation des détails de l’image personnalisée (console)](studio-updated-byoi-view-images.md#studio-updated-byoi-view-images-console).
1. Suivez le reste de ces instructions pour attacher votre image personnalisée.
**Note**
Assurez-vous que vous utilisez le type d’application correspondant à votre `Dockerfile`. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Exemples de fichiers Docker](studio-updated-byoi-specs.md#studio-updated-byoi-specs-dockerfile-templates).
Une fois que l’image est attachée avec succès à votre domaine, vous pouvez la visualiser dans l’onglet **Environnement**.
------
Une fois que votre image est attachée avec succès à votre domaine, les utilisateurs du domaine peuvent choisir l’image pour leur application. Pour de plus amples informations, veuillez consulter [Lancement d’une image personnalisée dans Studio](studio-updated-byoi-how-to-launch.md).
**Note**
Si vous avez joint une image personnalisée à votre projet SageMaker Unified Studio, vous devez lancer l'application depuis SageMaker Unified Studio. Pour plus d'informations, consultez [Lancer votre image personnalisée](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-launch-custom-image.html) dans le *guide de l'utilisateur d'Amazon SageMaker Unified Studio*.
# Mise à jour de la configuration du conteneur
Vous pouvez apporter des images Docker personnalisées dans vos flux de travail de machine learning. Un aspect clé de la personnalisation de ces images est la configuration des configurations de conteneur, ou [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ContainerConfig.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ContainerConfig.html). La page suivante fournit un exemple de configuration de votre `ContainerConfig`.
Un point d’entrée est la commande ou le script qui s’exécute au démarrage du conteneur. Les points d’entrée personnalisés vous permettent de configurer votre environnement, d’initialiser des services ou d’effectuer toute configuration nécessaire avant le lancement de votre application.
Cet exemple fournit des instructions sur la façon de configurer un point d'entrée personnalisé, pour votre JupyterLab application, à l'aide du. AWS CLI Cet exemple suppose que vous avez déjà créé une image et un domaine personnalisés. Pour obtenir des instructions, veuillez consulter [Attachement de votre image personnalisée à votre domaine](studio-updated-byoi-how-to-attach-to-domain.md).
1. Définissez d'abord vos variables pour les AWS CLI commandes qui suivent.
```
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` est le nom de la configuration de votre image d’application.
+ `entrypoint-file-name` est le nom du script de point d’entrée de votre conteneur. Par exemple, `entrypoint.sh`.
+ `environment-key` est le nom de votre variable d’environnement.
+ `environment-value` est la valeur affectée à votre variable d’environnement.
+ `aws-region`est celui Région AWS de votre domaine Amazon SageMaker AI. Vous pouvez le trouver en haut à droite de n'importe quelle page de AWS console.
+ `domain-id` est l’ID de votre domaine. Pour visualiser vos domaines, consultez [Visualisation des domaines](domain-view.md).
+ `custom-image-name` est le nom de votre image personnalisée. Pour visualiser les détails de votre image personnalisée, consultez [Visualisation des détails de l’image personnalisée (console)](studio-updated-byoi-view-images.md#studio-updated-byoi-view-images-console).
Si vous avez suivi les instructions indiquées dans [Attachement de votre image personnalisée à votre domaine](studio-updated-byoi-how-to-attach-to-domain.md), vous souhaiterez peut-être utiliser le même nom d’image que celui que vous avez utilisé dans ce processus.
+ `custom-image-version` est le numéro de version de votre image personnalisée. Il doit s’agir d’un entier représentant la version de votre image. Pour visualiser les détails de votre image personnalisée, consultez [Visualisation des détails de l’image personnalisée (console)](studio-updated-byoi-view-images.md#studio-updated-byoi-view-images-console).
1. Utilisez l’API [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateAppImageConfig.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_CreateAppImageConfig.html) pour créer une configuration d’image.
```
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. Utilisez l’API [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UpdateDomain.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UpdateDomain.html) pour mettre à jour les paramètres par défaut pour votre domaine. Cela attachera l’image personnalisée ainsi que la configuration de l’image d’application.
```
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}\"
}
]
}
}"
```
# Lancement d’une image personnalisée dans Studio
Une fois que vous avez joint une image personnalisée à votre domaine Amazon SageMaker AI, l'image est mise à la disposition des utilisateurs du domaine. Suivez les instructions ci-dessous pour lancer une application avec l’image personnalisée.
**Note**
Si vous avez joint une image personnalisée à votre projet SageMaker Unified Studio, vous devez lancer l'application depuis SageMaker Unified Studio. Pour plus d'informations, consultez [Lancer votre image personnalisée](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-launch-custom-image.html) dans le *guide de l'utilisateur d'Amazon SageMaker Unified Studio*.
1. Lancez Amazon SageMaker Studio. Pour obtenir des instructions, veuillez consulter [Lancez Amazon SageMaker Studio](studio-updated-launch.md).
1. Si vous ne l’avez pas encore fait, développez la section **Applications**.
1. Choisissez l’application dans la section **Applications**. Si l’application n’est pas disponible, il se peut qu’elle vous soit masquée. Dans ce cas, contactez votre administrateur.
1. Pour créer un espace, choisissez **\$1 Créer un *application* espace** et suivez les instructions pour créer l'espace.
Pour choisir un espace existant, choisissez le nom du lien de l’espace que vous souhaitez ouvrir.
1. Sous **Image**, choisissez l’image que vous souhaitez utiliser.
Si le menu déroulant **Image** n’est pas disponible, vous devrez peut-être arrêter votre espace. Choisissez **Arrêter l’espace** pour ce faire.
1. Confirmez les paramètres de l’espace et choisissez **Exécuter Space**.
# Visualisation des détails de votre image personnalisée
La page suivante fournit des instructions sur la façon d'afficher les détails de votre image personnalisée dans le magasin d'images SageMaker AI.
## Visualisation des détails de l’image personnalisée (console)
Vous trouverez ci-dessous des instructions sur la façon d'afficher vos images personnalisées à l'aide de la console SageMaker AI. Dans cette section, vous pouvez visualiser et modifier les détails de votre image.
**Visualisation de vos images personnalisées (console)**
1. Ouvrez la [console SageMaker AI](https://console.aws.amazon.com/sagemaker).
1. Développez la section **Configurations d’administrateur**.
1. Sous **Configurations d’administrateur**, choisissez **Images**.
1. Dans la liste **Images personnalisées**, sélectionnez le lien hypertexte correspondant au nom de votre image.
## Visualisation des détails de l’image personnalisée (AWS CLI)
La section suivante montre un exemple illustrant comment visualiser vos images personnalisées à l’aide de l’ AWS CLI.
```
aws sagemaker list-images \
--region aws-region
```
# Accélérez le démarrage des conteneurs avec SOCI
L'indexation SOCI (Seekable Open Container Initiative) permet le chargement différé d'images de conteneurs personnalisées dans [Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md) [Amazon SageMaker ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/what-is-sagemaker-unified-studio.html) Unified Studio. SOCI réduit considérablement les temps de démarrage d'environ 30 à 70 % pour vos conteneurs personnalisés[Apporter votre propre image (BYOI)](studio-updated-byoi.md). L'amélioration de la latence varie en fonction de la taille de l'image, de la disponibilité de l'instance d'hébergement et des autres dépendances de l'application. SOCI crée un index qui permet aux conteneurs de se lancer avec uniquement les composants nécessaires, en récupérant des fichiers supplémentaires à la demande selon les besoins.
SOCI résout le problème des temps de démarrage lents des conteneurs, qui interrompent les flux de travail de développement par apprentissage automatique itératif (ML), pour les images personnalisées. À mesure que les charges de travail ML deviennent de plus en plus complexes, les images de conteneurs sont devenues plus volumineuses, ce qui entraîne des retards de démarrage qui entravent les cycles de développement.
**Topics**
+ [
## Principaux avantages
](#soci-indexing-key-benefits)
+ [
## Comment fonctionne l'indexation SOCI
](#soci-indexing-how-works)
+ [
## Composants d'architecture
](#soci-indexing-architecture-components)
+ [
## Outils pris en charge
](#soci-indexing-supported-tools)
+ [
# Autorisations pour l'indexation SOCI
](soci-indexing-setup.md)
+ [
# Création d'index SOCI avec nerdctl et exemple de CLI SOCI
](soci-indexing-example-create-indexes.md)
+ [
# Intégrer des images indexées par SOCIAL avec un exemple de Studio
](soci-indexing-example-integrate-studio.md)
## Principaux avantages
+ **Cycles d'itération plus rapides** : réduisez le démarrage du conteneur, en fonction du type d'image et d'instance
+ **Optimisation universelle** : étendre les avantages en termes de performances à tous les conteneurs BYOI personnalisés de Studio
## Comment fonctionne l'indexation SOCI
SOCI crée un index de métadonnées spécialisé qui cartographie la structure de fichier interne de votre image de conteneur. Cet index permet d'accéder à des fichiers individuels sans télécharger l'image complète. L'index SOCI est stocké sous la forme d'un artefact conforme à l'OCI (Open Container Initiative) dans [Amazon ECR](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/what-is-ecr.html) et lié à l'image de votre conteneur d'origine, afin de préserver les résumés des images et la validité des signatures.
Lorsque vous lancez un conteneur dans Studio, le système utilise l'index SOCI pour identifier et télécharger uniquement les fichiers essentiels nécessaires au démarrage. Les composants supplémentaires sont récupérés en parallèle selon les besoins de votre application.
## Composants d'architecture
+ **Image du conteneur d'origine** : votre conteneur de base stocké sur Amazon ECR
+ **Artefact d'index SOCI** : métadonnées mappant la structure du fichier de votre image
+ **Manifeste d'index d'image OCI** : associe votre image d'origine à votre index SOCI
+ **Runtime du conteneur Finch** : permet l'intégration du chargement différé avec Studio
## Outils pris en charge
| Outil | Integration |
| --- | --- |
| nerdctl | Nécessite une configuration en containerd |
| CLI Finch | Support SOCI natif |
| CLI Docker\$1 SOCI | Outillage supplémentaire requis |
**Topics**
+ [
## Principaux avantages
](#soci-indexing-key-benefits)
+ [
## Comment fonctionne l'indexation SOCI
](#soci-indexing-how-works)
+ [
## Composants d'architecture
](#soci-indexing-architecture-components)
+ [
## Outils pris en charge
](#soci-indexing-supported-tools)
+ [
# Autorisations pour l'indexation SOCI
](soci-indexing-setup.md)
+ [
# Création d'index SOCI avec nerdctl et exemple de CLI SOCI
](soci-indexing-example-create-indexes.md)
+ [
# Intégrer des images indexées par SOCIAL avec un exemple de Studio
](soci-indexing-example-integrate-studio.md)
# Autorisations pour l'indexation SOCI
[Créez des index SOCI pour vos images de conteneur et stockez-les dans Amazon ECR avant d'utiliser l'indexation SOCI avec [Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md) Amazon Unified Studio. SageMaker ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/what-is-sagemaker-unified-studio.html)
**Topics**
+ [
## Conditions préalables
](#soci-indexing-setup-prerequisites)
+ [
## Autorisations IAM requises
](#soci-indexing-setup-iam-permissions)
## Conditions préalables
+ Compte AWS avec un rôle [Gestion des identités et des accès AWS](https://docs.aws.amazon.com/IAM/latest/UserGuide/getting-started.html)(IAM) avec des autorisations de gestion
+ [Amazon ECR](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/what-is-ecr.html)
+ [Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs.html)
+ [Référentiels privés Amazon ECR](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/Repositories.html) pour stocker les images de vos conteneurs
+ [AWS CLI v2.0\$1](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html) configuré avec les informations d'identification appropriées
+ Les outils de conteneur suivants :
+ Nécessaire : [soci-snapshotter](https://github.com/awslabs/soci-snapshotter)
+ Options :
+ [nerdctl](https://github.com/containerd/nerdctl)
+ [pinson](https://github.com/runfinch/finch)
## Autorisations IAM requises
Votre rôle IAM a besoin d'autorisations pour :
+ Créez et gérez des ressources d' SageMaker IA (domaines, images, configurations d'applications).
+ Vous pouvez utiliser la politique [SageMakerFullAccess](https://docs.aws.amazon.com/aws-managed-policy/latest/reference/AmazonSageMakerFullAccess.html) AWS gérée. Pour plus de détails sur les autorisations, voir[AWS politique gérée : AmazonSageMakerFullAccess](security-iam-awsmanpol.md#security-iam-awsmanpol-AmazonSageMakerFullAccess).
+ [Autorisations IAM pour transférer une image vers un référentiel privé Amazon ECR.](https://docs.aws.amazon.com/AmazonECR/latest/userguide/image-push-iam.html)
# Création d'index SOCI avec nerdctl et exemple de CLI SOCI
La page suivante fournit un exemple de création d'index SOCI avec nerdctl et SOCI CLI.
**Exemple de création d'index SOCI**
1. Définissez d'abord vos variables pour les AWS CLI commandes qui suivent. Voici un exemple de configuration de vos variables.
```
ACCOUNT_ID="111122223333"
REGION="us-east-1"
REPOSITORY_NAME="repository-name"
ORIGINAL_IMAGE_TAG="original-image-tag"
SOCI_IMAGE_TAG="soci-indexed-image-tag"
```
Définitions des variables :
+ `ACCOUNT_ID`est votre Compte AWS identifiant
+ `REGION`est celui Région AWS de votre registre privé Amazon ECR
+ `REPOSITORY_NAME`est le nom de votre registre privé Amazon ECR
+ `ORIGINAL_IMAGE_TAG`est le tag de votre image d'origine
+ `SOCI_IMAGE_TAG`est le tag de votre image indexée sur les réseaux sociaux
1. Installez les outils nécessaires :
```
# 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. Définissez vos variables de registre :
```
REGISTRY_USER=AWS
REGISTRY="$ACCOUNT_ID.dkr.ecr.$REGION.amazonaws.com"
```
1. Exportez votre région et authentifiez-vous auprès d'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. Extrayez l'image de votre conteneur d'origine :
```
sudo nerdctl pull $REGISTRY/$REPOSITORY_NAME:$ORIGINAL_IMAGE_TAG
```
1. Créez l'index SOCI :
```
sudo nerdctl image convert --soci $REGISTRY/$REPOSITORY_NAME:$ORIGINAL_IMAGE_TAG $REGISTRY/$REPOSITORY_NAME:$SOCI_IMAGE_TAG
```
1. Appuyez sur l'image indexée par SOCIO :
```
sudo nerdctl push --platform linux/amd64 $REGISTRY/$REPOSITORY_NAME:$SOCI_IMAGE_TAG
```
Ce processus crée deux artefacts pour l'image du conteneur d'origine dans votre référentiel ECR :
+ Index SOCI - Métadonnées permettant le chargement différé
+ Manifeste d'index d'image - Manifeste conforme à l'OCI-O
# Intégrer des images indexées par SOCIAL avec un exemple de Studio
Vous devez référencer la balise d'image indexée par SOCIO pour utiliser les images indexées par SOCIO dans Studio, plutôt que la balise d'image de conteneur d'origine. Utilisez la balise que vous avez spécifiée lors du processus de conversion SOCI (par exemple, `SOCI_IMAGE_TAG` dans le[Création d'index SOCI avec nerdctl et exemple de CLI SOCI](soci-indexing-example-create-indexes.md)).
**Exemple d'intégration d'images indexées sur les réseaux sociaux**
1. Définissez d'abord vos variables pour les AWS CLI commandes qui suivent. Voici un exemple de configuration de vos variables.
```
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"
```
Définitions des variables :
+ `ACCOUNT_ID`est votre Compte AWS identifiant
+ `REGION`est celui Région AWS de votre registre privé Amazon ECR
+ `IMAGE_NAME`est le nom de votre SageMaker image
+ `IMAGE_CONFIG_NAME`est le nom de votre configuration SageMaker d'image
+ `ROLE_ARN`est l'ARN de votre rôle d'exécution avec les autorisations répertoriées dans Autorisations [IAM requises](soci-indexing-setup.md#soci-indexing-setup-iam-permissions)
+ `DOMAIN_ID`est l'[ID du domaine](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/domain-view.html)
**Note**
Si vous joignez l'image à un projet SageMaker Unified Studio et que vous avez besoin de précisions sur le domaine à utiliser, consultez [Afficher les détails du domaine SageMaker AI associé à votre projet](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/view-project-details.html#view-project-details-smai-domain).
+ `SOCI_IMAGE_TAG`est le tag de votre image indexée sur les réseaux sociaux
1. Exportez votre région :
```
export AWS_REGION=$REGION
```
1. Créez une SageMaker image :
```
aws sagemaker create-image \
--image-name "$IMAGE_NAME" \
--role-arn "$ROLE_ARN"
```
1. Créez une version d' SageMaker image à l'aide de l'URI de votre index 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. Créez une configuration d'image d'application et mettez à jour votre domaine Amazon SageMaker AI pour inclure l'image personnalisée pour votre application. Vous pouvez le faire pour l'éditeur de code, basé sur Code-OSS, Visual Studio Code - Open Source (éditeur de code) et JupyterLab les applications. Choisissez l'option d'application ci-dessous pour afficher les étapes.
------
#### [ Code Editor ]
Créez une configuration d'image d'application pour l'éditeur de code :
```
aws sagemaker create-app-image-config \
--app-image-config-name "$IMAGE_CONFIG_NAME" \
--code-editor-app-image-config '{ "FileSystemConfig": { "MountPath": "/home/sagemaker-user", "DefaultUid": 1000, "DefaultGid": 100 } }'
```
Mettez à jour votre domaine Amazon SageMaker AI pour inclure l'image personnalisée pour l'éditeur de code :
```
aws sagemaker update-domain \
--domain-id "$DOMAIN_ID" \
--default-user-settings '{
"CodeEditorAppSettings": {
"CustomImages": [{
"ImageName": "$IMAGE_NAME",
"AppImageConfigName": "$IMAGE_CONFIG_NAME"
}]
}
}'
```
------
#### [ JupyterLab ]
Créez une configuration d'image d'application pour JupyterLab :
```
aws sagemaker create-app-image-config \
--app-image-config-name "$IMAGE_CONFIG_NAME" \
--jupyter-lab-app-image-config '{ "FileSystemConfig": { "MountPath": "/home/sagemaker-user", "DefaultUid": 1000, "DefaultGid": 100 } }'
```
Mettez à jour votre domaine Amazon SageMaker AI pour inclure l'image personnalisée pour JupyterLab :
```
aws sagemaker update-domain \
--domain-id "$DOMAIN_ID" \
--default-user-settings '{
"JupyterLabAppSettings": {
"CustomImages": [{
"ImageName": "$IMAGE_NAME",
"AppImageConfigName": "$IMAGE_CONFIG_NAME"
}]
}
}'
```
------
1. Après avoir mis à jour votre domaine pour inclure votre image personnalisée, vous pouvez créer une application dans Studio à l'aide de votre image personnalisée. Lorsque vous vous [Lancement d’une image personnalisée dans Studio](studio-updated-byoi-how-to-launch.md) assurez d'utiliser votre image personnalisée.
# Détachement et nettoyage des ressources d’images personnalisées
La page suivante fournit des instructions sur la façon de détacher vos images personnalisées et de nettoyer les ressources associées à l'aide de la console Amazon SageMaker AI ou du AWS Command Line Interface (AWS CLI).
**Important**
Vous devez d'abord détacher votre image personnalisée de votre domaine avant de la supprimer du magasin d'images SageMaker AI. Dans le cas contraire, vous risquez de rencontrer des erreurs en visualisant les informations de votre domaine ou en attachant de nouvelles images personnalisées à votre domaine.
Si vous rencontrez une erreur lors du chargement d’une image personnalisée, consultez [Impossible de charger l’image personnalisée](studio-updated-troubleshooting.md#studio-updated-troubleshooting-custom-image).
## Détachement et suppression d’images personnalisées (console)
Vous trouverez ci-dessous des instructions sur la façon de détacher vos images personnalisées de l' SageMaker IA et de nettoyer vos ressources d'images personnalisées à l'aide de la console.
**Détachement de votre image personnalisée de votre domaine**
1. Ouvrez la [console SageMaker AI](https://console.aws.amazon.com/sagemaker).
1. Développez la section **Configurations d’administrateur**.
1. Sous **Configurations d’administrateur**, choisissez **Domaines**.
1. Dans la liste **Domaines**, sélectionnez un domaine.
1. Ouvrez l’onglet **Environnement**.
1. Pour **Images personnalisées pour les applications Personal Studio**, cochez les cases correspondant aux images que vous souhaitez détacher.
1. Choisissez **Détacher**.
1. Suivez les instructions de détachement.
**Suppression de votre image personnalisée**
1. Ouvrez la [console SageMaker AI](https://console.aws.amazon.com/sagemaker).
1. Développez la section **Configurations d’administrateur**, si vous ne l’avez pas encore fait.
1. Sous **Configurations d’administrateur**, choisissez **Images**.
1. Dans la liste **Images**, sélectionnez une image que vous souhaiteriez supprimer.
1. Sélectionnez **Delete (Supprimer)**.
1. Suivez les instructions pour supprimer votre image et toutes ses versions de l' SageMaker IA.
**Suppression de vos images personnalisées et du référentiel dans Amazon ECR**
**Important**
Cela supprimera également toutes les images de conteneur et tous les artefacts figurant dans ce référentiel.
1. Ouvrez la [console Amazon ECR](https://console.aws.amazon.com/ecr).
1. Si vous ne l’avez pas encore fait, développez le volet de navigation de gauche.
1. Sous **Registre privé**, choisissez **Référentiels**.
1. Sélectionnez les référentiels que vous souhaitez supprimer.
1. Sélectionnez **Delete (Supprimer)**.
1. Suivez les instructions de suppression.
## Détachement et suppression d’images personnalisées (AWS CLI)
La section suivante montre un exemple illustrant comment détacher vos images personnalisées à l’aide de l’ AWS CLI.
1. Définissez d'abord vos variables pour les AWS CLI commandes qui suivent.
```
ACCOUNT_ID=account-id
REGION=aws-region
APP_IMAGE_CONFIG=app-image-config
SAGEMAKER_IMAGE_NAME=custom-image-name
```
+ `aws-region`est celui Région AWS de votre domaine Amazon SageMaker AI. Vous pouvez le trouver en haut à droite de n'importe quelle page de AWS console.
+ `app-image-config` est le nom de la configuration de votre image d’application. Utilisez la AWS CLI commande suivante pour répertorier les configurations d'image d'application dans votre Région AWS.
```
aws sagemaker list-app-image-configs \
--region ${REGION}
```
+ `custom-image-name` est le nom de l’image personnalisée. Utilisez la AWS CLI commande suivante pour répertorier les images de votre Région AWS.
```
aws sagemaker list-images \
--region ${REGION}
```
1. Pour détacher l’image et les versions d’image de votre domaine à l’aide de ces instructions, vous devez créer ou mettre à jour un fichier json de configuration de domaine.
**Note**
Si vous avez suivi les instructions fournies dans [Attachement de votre image personnalisée à votre domaine](studio-updated-byoi-how-to-attach-to-domain.md), vous avez peut-être mis à jour votre domaine à l’aide du fichier nommé `update-domain.json`.
Si vous n’avez pas ce fichier, vous pouvez créer un nouveau fichier json à la place.
Créez un fichier nommé `update-domain.json` que vous utiliserez pour mettre à jour votre domaine.
1. Pour supprimer les images personnalisées, vous devez laisser `CustomImages` vide, par exemple `"CustomImages": []`. Choisissez l'une des options suivantes pour afficher des exemples de fichiers de configuration pour Code Editor ou JupyterLab.
------
#### [ Code Editor: update domain configuration file example ]
Exemple de fichier de configuration pour l’éditeur de code, utilisant [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 ]
Exemple de fichier de configuration pour JupyterLab, utiliser [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` est l’ID du domaine auquel votre image est attachée. Utilisez la commande suivante pour dresser la liste de vos domaines.
```
aws sagemaker list-domains \
--region ${REGION}
```
1. Enregistrez le fichier.
1. Appelez le [domaine de mise à jour à](https://awscli.amazonaws.com/v2/documentation/api/latest/reference/sagemaker/update-domain.html) AWS CLI l'aide du fichier de configuration du domaine de mise à jour,. `update-domain.json`
**Note**
Avant de pouvoir mettre à jour les images personnalisées, vous devez supprimer toutes les **applications** de votre domaine. Vous **n’avez pas** besoin de supprimer les profils utilisateur ni les espaces partagés. Pour obtenir les instructions de suppression des applications, choisissez l’une des options suivantes.
Si vous souhaitez utiliser la console SageMaker AI, consultez[Arrêtez les ressources d' SageMaker IA de votre domaine](sm-console-domain-resources-shut-down.md).
Si vous souhaitez utiliser le AWS CLI, suivez les étapes 1 à 3 de[Supprimer un domaine 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. Supprimez la configuration de l’image de l’application.
```
aws sagemaker delete-app-image-config \
--app-image-config-name ${APP_IMAGE_CONFIG}
```
1. Supprimez l’image personnalisée. Cela supprime également toutes les versions de l’image. Cela ne supprime pas l’image et les versions de l’image du conteneur Amazon ECR. Pour ce faire, utilisez les étapes facultatives suivantes.
```
aws sagemaker delete-image \
--image-name ${SAGEMAKER_IMAGE_NAME}
```
1. (Facultatif) Supprimez vos ressources Amazon ECR. La liste suivante fournit des AWS CLI commandes permettant d'obtenir les informations relatives à vos ressources Amazon ECR pour les étapes ci-dessous.
1. Définissez vos variables pour les AWS CLI commandes suivantes.
```
ECR_REPO_NAME=ecr-repository-name
```
`ecr-repository-name` est le nom de votre référentiel Amazon Elastic Container Registry.
Pour afficher la liste des détails de vos référentiels, utilisez la commande suivante.
```
aws ecr describe-repositories \
--region ${REGION}
```
1. Supprimez votre référentiel d’Amazon ECR.
**Important**
Cela supprimera également toutes les images de conteneur et tous les artefacts figurant dans ce référentiel.
```
aws ecr delete-repository \
--repository-name ${ECR_REPO_NAME} \
--force \
--region ${REGION}
```