Support du mode local dans Amazon SageMaker Studio - Amazon SageMaker AI
Prise en charge de Docker

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Support du mode local dans Amazon SageMaker Studio

Important

Les politiques IAM personnalisées qui permettent à Amazon SageMaker Studio ou Amazon SageMaker Studio Classic de créer des SageMaker ressources Amazon doivent également accorder des autorisations pour ajouter des balises à ces ressources. L'autorisation d'ajouter des balises aux ressources est requise car Studio et Studio Classic balisent automatiquement toutes les ressources qu'ils créent. Si une politique IAM autorise Studio et Studio Classic à créer des ressources mais n'autorise pas le balisage, des erreurs « AccessDenied » peuvent se produire lors de la tentative de création de ressources. Pour de plus amples informations, veuillez consulter Fournir des autorisations pour le balisage des ressources d' SageMaker IA.

AWS politiques gérées pour Amazon SageMaker AIqui donnent des autorisations pour créer des SageMaker ressources incluent déjà des autorisations pour ajouter des balises lors de la création de ces ressources.

Les applications Amazon SageMaker Studio prennent en charge l'utilisation du mode local pour créer des estimateurs, des processeurs et des pipelines, puis les déployer dans un environnement local. Avec le mode local, vous pouvez tester des scripts d'apprentissage automatique avant de les exécuter dans des environnements de formation ou d'hébergement gérés par Amazon SageMaker AI. Studio prend en charge le mode local dans les applications suivantes :

  • Amazon SageMaker Studio classique

  • JupyterLab

  • Éditeur de code, basé sur Code-OSS, Visual Studio Code - Open Source

Le mode local dans les applications Studio est invoqué à l'aide du SDK SageMaker Python. Dans les applications Studio, le mode local fonctionne de la même manière que dans les instances Amazon SageMaker Notebook, avec quelques différences. Pour plus d'informations sur l'utilisation du mode local avec le SDK SageMaker Python, consultez Mode local.

Note

Les applications Studio ne prennent pas en charge les tâches multi-conteneurs en mode local. Les tâches en mode local sont limitées à une seule instance pour les tâches de formation, d'inférence et de traitement. Lors de la création d'une tâche en mode local, la configuration du nombre d'instances doit être1. 

Prise en charge de Docker

Dans le cadre de la prise en charge du mode local, les applications Studio prennent en charge les fonctionnalités Docker d'accès limité. Grâce à ce support, les utilisateurs peuvent interagir avec l'DockerAPI à partir des blocs-notes Jupyter ou du terminal d'imagerie de l'application. Les clients peuvent interagir avec eux Docker en utilisant l'une des méthodes suivantes :

Studio prend également en charge les fonctionnalités Docker d'accès limité avec les restrictions suivantes :

  • L'utilisation des Docker réseaux n'est pas prise en charge.

  • Dockerl'utilisation du volume n'est pas prise en charge lors de l'exécution du conteneur. Seules les entrées de montage par liaison de volume sont autorisées lors de l'orchestration du conteneur. Les entrées de montage par liaison de volume doivent se trouver sur le volume Amazon Elastic File System (Amazon EFS) pour Studio Classic. Pour les applications JupyterLab et Code Editor, elles doivent se trouver sur le volume Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS).

  • Les opérations d'inspection des conteneurs sont autorisées.

  • Le mappage du port du conteneur vers l'hôte n'est pas autorisé. Vous pouvez toutefois spécifier un port pour l'hébergement. Le point de terminaison est ensuite accessible depuis Studio à l'aide de l'URL suivante :

    http://localhost:port

Dockeropérations prises en charge

Le tableau suivant répertorie tous les points de terminaison d'DockerAPI pris en charge dans Studio, y compris les limites de support. Si un point de terminaison d'API est absent du tableau, Studio ne le prend pas en charge.

Documentation sur les API Limites
SystemAuth
SystemEvents
SystemVersion
SystemPing
SystemPingHead
ContainerCreate

  • Les conteneurs ne peuvent pas être exécutés dans un pont Docker par défaut ou sur des Docker réseaux personnalisés. Les conteneurs sont exécutés sur le même réseau que le conteneur d'applications Studio.

  • Les utilisateurs ne peuvent utiliser que la valeur suivante pour le nom du réseau :sagemaker. Par exemple :

    docker run --net sagemaker parameter-values

  • Seuls les montages par liaison sont autorisés pour l'utilisation des volumes. Le répertoire d'hôtes doit exister sur Amazon EFS pour les KernelGateway applications ou sur Amazon EBS pour les autres applications.

  • Les conteneurs ne peuvent pas fonctionner en mode privilégié ou avec des autorisations informatiques sécurisées élevées.
ContainerStart
ContainerStop
ContainerKill
ContainerDelete
ContainerList
ContainerLogs
ContainerInspect
ContainerWait
ContainerAttach
ContainerPrune
ContainerResize
ImageCreate VPC-onlyla prise en charge du mode est limitée aux images Amazon ECR présentes dans les comptes autorisés.
ImagePrune
ImagePush VPC-onlyla prise en charge du mode est limitée aux images Amazon ECR présentes dans les comptes autorisés.
ImageList
ImageInspect
ImageGet
ImageDelete
ImageBuild

  • VPC-onlyla prise en charge du mode est limitée aux images Amazon ECR présentes dans les comptes autorisés.

  • Les utilisateurs ne peuvent utiliser que la valeur suivante pour le nom du réseau :sagemaker. Par exemple :

    docker build --network sagemaker parameter-values
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