Dukungan mode lokal di Amazon SageMaker Studio - Amazon SageMaker AI
Dukungan Docker

Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.

Dukungan mode lokal di Amazon SageMaker Studio

penting

Kebijakan IAM khusus yang memungkinkan Amazon SageMaker Studio atau Amazon SageMaker Studio Classic membuat SageMaker sumber daya Amazon juga harus memberikan izin untuk menambahkan tag ke sumber daya tersebut. Izin untuk menambahkan tag ke sumber daya diperlukan karena Studio dan Studio Classic secara otomatis menandai sumber daya apa pun yang mereka buat. Jika kebijakan IAM memungkinkan Studio dan Studio Classic membuat sumber daya tetapi tidak mengizinkan penandaan, kesalahan "AccessDenied" dapat terjadi saat mencoba membuat sumber daya. Untuk informasi selengkapnya, lihat Berikan izin untuk menandai sumber daya AI SageMaker .

AWS kebijakan terkelola untuk Amazon SageMaker AIyang memberikan izin untuk membuat SageMaker sumber daya sudah menyertakan izin untuk menambahkan tag saat membuat sumber daya tersebut.

Aplikasi Amazon SageMaker Studio mendukung penggunaan mode lokal untuk membuat estimator, prosesor, dan pipeline, lalu menerapkannya ke lingkungan lokal. Dengan mode lokal, Anda dapat menguji skrip pembelajaran mesin sebelum menjalankannya di lingkungan pelatihan atau hosting yang dikelola Amazon SageMaker AI. Studio mendukung mode lokal dalam aplikasi berikut:

  • Amazon SageMaker Studio Klasik

  • JupyterLab

  • Editor Kode, berdasarkan Kode-OSS, Kode Visual Studio - Sumber Terbuka

Mode lokal dalam aplikasi Studio dipanggil menggunakan SageMaker Python SDK. Dalam aplikasi Studio, mode lokal berfungsi mirip dengan fungsinya di instance SageMaker notebook Amazon, dengan beberapa perbedaan. Untuk informasi selengkapnya tentang penggunaan mode lokal dengan SageMaker Python SDK, lihat Mode Lokal.

catatan

Aplikasi studio tidak mendukung pekerjaan multi-kontainer dalam mode lokal. Pekerjaan mode lokal terbatas pada satu contoh untuk pelatihan, inferensi, dan pekerjaan pemrosesan. Saat membuat pekerjaan mode lokal, konfigurasi hitungan instance harus1. 

Dukungan Docker

Sebagai bagian dari dukungan mode lokal, aplikasi Studio mendukung kemampuan Docker akses terbatas. Dengan dukungan ini, pengguna dapat berinteraksi dengan Docker API dari notebook Jupyter atau terminal gambar aplikasi. Pelanggan dapat berinteraksi dengan Docker menggunakan salah satu dari berikut ini:

Studio juga mendukung kemampuan Docker akses terbatas dengan batasan berikut:

  • Penggunaan Docker jaringan tidak didukung.

  • Dockerpenggunaan volume tidak didukung selama container run. Hanya input volume bind mount yang diizinkan selama orkestrasi kontainer. Input volume bind mount harus ditempatkan pada volume Amazon Elastic File System (Amazon EFS) untuk Studio Classic. Untuk JupyterLab aplikasi Editor Kode, itu harus terletak di volume Amazon Elastic Block Store (Amazon EBS).

  • Operasi pemeriksaan kontainer diperbolehkan.

  • Port kontainer ke pemetaan host tidak diperbolehkan. Namun, Anda dapat menentukan port untuk hosting. Titik akhir kemudian dapat diakses dari Studio menggunakan URL berikut:

    http://localhost:port

Dockeroperasi yang didukung

Tabel berikut mencantumkan semua titik akhir Docker API yang didukung di Studio, termasuk batasan dukungan apa pun. Jika titik akhir API hilang dari tabel, Studio tidak mendukungnya.

Dokumentasi API Batasan
SystemAuth
SystemEvents
SystemVersion
SystemPing
SystemPingHead
ContainerCreate

  • Kontainer tidak dapat dijalankan di jembatan Docker default atau Docker jaringan khusus. Kontainer dijalankan di jaringan yang sama dengan wadah aplikasi Studio.

  • Pengguna hanya dapat menggunakan nilai berikut untuk nama jaringan:sagemaker. Misalnya:

    docker run --net sagemaker parameter-values

  • Hanya pengikat pengikat yang diizinkan untuk penggunaan volume. Direktori host harus ada di Amazon EFS untuk KernelGateway aplikasi atau Amazon EBS untuk aplikasi lain.

  • Kontainer tidak dapat berjalan dalam mode istimewa atau dengan izin komputasi aman yang ditingkatkan.
ContainerStart
ContainerStop
ContainerKill
ContainerDelete
ContainerList
ContainerLogs
ContainerInspect
ContainerWait
ContainerAttach
ContainerPrune
ContainerResize
ImageCreate VPC-onlydukungan mode terbatas pada gambar Amazon ECR di akun yang diizinkan.
ImagePrune
ImagePush VPC-onlydukungan mode terbatas pada gambar Amazon ECR di akun yang diizinkan.
ImageList
ImageInspect
ImageGet
ImageDelete
ImageBuild

  • VPC-onlydukungan mode terbatas pada gambar Amazon ECR di akun yang diizinkan.

  • Pengguna hanya dapat menggunakan nilai berikut untuk nama jaringan:sagemaker. Misalnya:

    docker build --network sagemaker parameter-values
Topik