Amazon SageMaker Studio Classic でのカスタムイメージ - Amazon SageMaker AI
主要な用語

翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

Amazon SageMaker Studio Classic でのカスタムイメージ

重要

2023 年 11 月 30 日以降、従来の Amazon SageMaker Studio のエクスペリエンスは Amazon SageMaker Studio Classic と名前が変更されました。以下のセクションは、Studio Classic アプリケーションの使用を前提とした内容です。更新後の Studio エクスペリエンスを使用する場合は、「Amazon SageMaker Studio」を参照してください。

Studio Classic は既存のワークロードでも維持されていますが、オンボーディングに利用できなくなりました。既存の Studio Classic アプリケーションのみを停止または削除でき、新しいアプリケーションを作成することはできません。ワークロードを新しい Studio エクスペリエンスに移行することをお勧めします。

SageMaker イメージとは、Amazon SageMaker Studio Classic で Jupyter Notebook を実行するために必要なカーネル、言語パッケージなどの依存関係を識別するファイルです。これらのイメージは、Jupyter Notebook を実行する環境を作成するために使用されます。Amazon SageMaker AI は、利用可能な多数の組み込みイメージを提供しています。組み込みイメージのリストについては、「Studio Classic ノートブックで使用できる Amazon SageMaker イメージ」を参照してください。

その他の機能が必要な場合は、独自のカスタムイメージを Studio Classic に取り込みます。SageMaker AI コントロールパネル、AWS SDK for Python (Boto3)、AWS Command Line Interface (AWS CLI) を使用して、イメージとイメージバージョンを作成して、ドメインまたは共有スペースへのイメージバージョンをアタッチできます。SageMaker AI ドメインにオンボードしていない場合でも、SageMaker AI コンソールを使用して、イメージとイメージバージョンを作成できます。SageMaker AI は、カスタム SageMaker イメージの基点として使えるサンプル Dockerfile を SageMaker Studio Classic カスタムイメージサンプルリポジトリで提供しています。

以下のトピックでは、SageMaker AI コンソールまたは を使用して独自のイメージを取り込んでAWS CLI、Studio Classic でイメージを起動する方法について説明します。同様のブログ記事については、「Bringing your own R environment to Amazon SageMaker Studio Classic」を参照してください。独自のイメージをトレーニングや推論に使用する方法を示したノートブックについては、「Amazon SageMaker Studio Classic Container Build CLI」を参照してください。

主要な用語

独自のイメージを Studio Classic で使用する際の主要な用語を以下で定義します。

  • Dockerfile: Dockerfile は、Docker イメージの言語パッケージやその他の依存関係を識別するファイルです。

  • Docker イメージ: Docker イメージはビルドされた Docker ファイルです。このイメージは、Amazon ECR にチェックインされ、SageMaker AI イメージの基盤になります。

  • SageMaker イメージ: SageMaker イメージは、Docker イメージに基づく SageMaker AI イメージバージョンのセットを保持します。イメージバージョンはすべてイミュータブルです。

  • イメージバージョン: SageMaker イメージのイメージバージョンは Docker イメージを表し、Amazon ECR リポジトリに保存されます。イメージバージョンはすべてイミュータブルです。これらのイメージバージョンは、ドメインまたは共有スペースにアタッチして Studio Classic で使用できます。

トピック