カスタムイメージの仕様

Entrypoint – ランタイムでコンテナに渡される ContainerEntrypoint と ContainerArguments を設定できます。エントリポイントの設定には、ContainerConfig の使用をお勧めします。例については、上記のリンクを参照してください。

EnvVariables – Studio を使用する場合、コンテナに ContainerEnvironment カスタム変数を定義できます。必要に応じて、ContainerConfig を使用して、環境変数を更新することもできます。例については、上記のリンクを参照してください。

SageMaker AI 固有の環境変数が優先され、同じ名前の変数は上書きされます。例えば、SageMaker AI は、 AWS サービスと SageMaker AI 機能との適切な統合を確保するために、AWS_ および SAGEMAKER_ で始まる環境変数を自動的に提供します。以下は、SageMaker AI 固有の環境変数の例です。

WorkingDirectory – スペースの Amazon EBS ボリュームはパス /home/sagemaker-user にマウントされます。マウントパスを変更することはできません。WORKDIR 命令を使用して、イメージの作業ディレクトリを /home/sagemaker-user 内のフォルダに設定します。

UID – Docker コンテナのユーザー ID。UID=1000 はサポートされている値です。sudo アクセス権をユーザーに追加できます。ID は再マッピングされ、コンテナで実行されるプロセスに必要以上の権限は付与されません。

GID – Docker コンテナのグループ ID。GID=100 はサポートされている値です。sudo アクセス権をユーザーに追加できます。ID は再マッピングされ、コンテナで実行されるプロセスに必要以上の権限は付与されません。

メタデータディレクトリ – が使用する /opt/.sagemakerinternalおよび /opt/ml ディレクトリ AWS。/opt/ml のメタデータファイルには、DomainId などのリソースに関するメタデータが含まれています。

次のコマンドを使用してファイルシステムの内容を表示します。

cat /opt/ml/metadata/resource-metadata.json

ログディレクトリ – /var/log/studio は、アプリケーションとアプリケーションに関連する拡張機能のログディレクトリ用に予約されています。これらフォルダは、イメージ作成時に使用しないことをお勧めします。

Code Editor 向け アプリケーションのヘルスチェックと URL

JupyterLab 向け アプリケーションのヘルスチェックと URL

Code Editor 向け Dockerfile サンプル

JupyterLab 向け Dockerfile サンプル