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コンテナ設定を更新する
カスタム Docker イメージを機械学習ワークフローに取り込むことができます。これらのイメージをカスタマイズする主な側面は、コンテナ設定 または の設定ですContainerConfig
。次のページでは、 を設定する方法の例を示しますContainerConfig
。
エントリポイントは、コンテナの起動時に実行されるコマンドまたはスクリプトです。カスタムエントリポイントを使用すると、アプリケーションを起動する前に、環境のセットアップ、サービスの初期化、または必要なセットアップを実行できます。
この例では、 を使用して JupyterLab アプリケーション用にカスタムエントリポイントを設定する方法について説明します AWS CLI。この例では、カスタムイメージとドメインが既に作成されていることを前提としています。手順については、「カスタムイメージをドメインにアタッチする」を参照してください。
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まず、以下の AWS CLI コマンドの変数を設定します。
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
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はアプリケーションイメージ設定の名前です。app-image-config-name
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はコンテナのエントリポイントスクリプトの名前です。例えば、entrypoint-file-name
entrypoint.sh
。 -
は環境変数の名前です。environment-key
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は、環境変数に割り当てられた値です。environment-value
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は、Amazon SageMaker AI ドメイン AWS リージョン の です。これは、 AWS コンソールページの右上にあります。aws-region
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はドメイン ID です。ドメインを表示するには、「」を参照してくださいドメインを表示する。domain-id
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はカスタムイメージの名前です。カスタムイメージの詳細を表示するには、「」を参照してくださいカスタムイメージの詳細を表示する (コンソール)。custom-image-name
「」の手順に従った場合はカスタムイメージをドメインにアタッチする、そのプロセスで使用したのと同じイメージ名を使用できます。
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はカスタムイメージのバージョン番号です。これは、イメージのバージョンを表す整数である必要があります。カスタムイメージの詳細を表示するには、「」を参照してくださいカスタムイメージの詳細を表示する (コンソール)。custom-image-version
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CreateAppImageConfig
API を使用してイメージ設定を作成します。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}" } }"
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UpdateDomain
API を使用して、ドメインのデフォルト設定を更新します。これにより、カスタムイメージとアプリケーションイメージ設定がアタッチされます。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}\" } ] } }"