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# Specifiche personalizzate RStudio dell'immagine
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In questa guida, imparerai le specifiche personalizzate RStudio delle immagini da utilizzare quando porti la tua immagine. Esistono due set di requisiti che devi soddisfare con la tua RStudio immagine personalizzata per utilizzarla con Amazon SageMaker AI. Questi requisiti sono imposti da RStudio PBC e dalla piattaforma Amazon SageMaker Studio Classic. Se uno di questi set di requisiti non è soddisfatto, l'immagine personalizzata non funzionerà correttamente.

## RStudio Requisiti PBC
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RStudio I requisiti PBC sono descritti nell'articolo [Utilizzo delle immagini Docker con RStudio RStudio Workbench/Server Pro, Launcher](https://support.rstudio.com/hc/en-us/articles/360019253393-Using-Docker-images-with-RStudio-Server-Pro-Launcher-and-Kubernetes) e Kubernetes. Segui le istruzioni contenute in questo articolo per creare la base dell'immagine personalizzata. RStudio 

Per istruzioni su come installare più versioni R nella tua immagine personalizzata, vedi [Installazione di più versioni R in Linux](https://support.rstudio.com/hc/en-us/articles/215488098).

## Requisiti di Amazon SageMaker Studio Classic
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Amazon SageMaker Studio Classic impone il seguente set di requisiti di installazione per l' RStudioimmagine.
+ È necessario utilizzare un'immagine di RStudio base di almeno`2025.05.1+513.pro3`. Per ulteriori informazioni, consulta [RStudio Controllo delle versioni](rstudio-version.md).
+ Devi istallare i seguenti pacchetti:

  ```
  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'
  ```
+ Devi fornire valori predefiniti per i valori dell’ambiente `RSTUDIO_CONNECT_URL` e `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
  ```

Le seguenti specifiche generali si applicano all'immagine rappresentata da una versione RStudio dell'immagine.

**Esecuzione dell'immagine**  
`ENTRYPOINT`e `CMD` le istruzioni vengono sovrascritte in modo che l'immagine venga eseguita come RSession applicazione.

**Arresto dell'immagine**  
L’API `DeleteApp` invia l’equivalente di un comando `docker stop`. Gli altri processi nel contenitore non riceveranno i SIGKILL/SIGTERM segnali.

**File system**  
Le directory `/opt/.sagemakerinternal` e `/opt/ml` sono riservate. I dati presenti in queste directory potrebbero non essere visibili durante il runtime.

**Dati utente**  
Ogni utente in un dominio SageMaker AI ottiene una directory utente su un volume Amazon Elastic File System condiviso nell'immagine. La posizione della directory dell'utente corrente sul volume Amazon Elastic File System è `/home/sagemaker-user`.

**Metadati**  
Un file di metadati si trova in `/opt/ml/metadata/resource-metadata.json`. Alle variabili definite nell'immagine non viene aggiunta alcuna variabile di ambiente. Per ulteriori informazioni, consulta [Ottenere i metadati dell’app](notebooks-run-and-manage-metadata.md#notebooks-run-and-manage-metadata-app).

**GPU**  
In un'istanza GPU, l'immagine viene eseguita con l'opzione `--gpus`. Nell'immagine deve essere incluso solo il toolkit CUDA, non i driver NVIDIA. Per ulteriori informazioni, consulta [Guida per l'utente di NVIDIA](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/user-guide.html).

**Parametri e logging**  
I log del RSession processo vengono inviati ad Amazon CloudWatch nell'account del cliente. Il nome del gruppo di log è `/aws/sagemaker/studio`. Il nome del flusso di log è `$domainID/$userProfileName/RSession/$appName`.

**Dimensione dell’immagine**  
La dimensione dell'immagine è limitata a 25 GB. Per visualizzare le dimensioni della tua immagine, esegui `docker image ls`.