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컨테이너 구성 업데이트
사용자 지정 Docker 이미지를 기계 학습 워크플로로 가져올 수 있습니다. 이러한 이미지를 사용자 지정하는 주요 측면은 컨테이너 구성 또는를 구성하는 것입니다ContainerConfig
. 다음 페이지에서는를 구성하는 방법에 대한 예를 제공합니다ContainerConfig
.
진입점은 컨테이너가 시작될 때 실행되는 명령 또는 스크립트입니다. 사용자 지정 진입점을 사용하면 애플리케이션을 시작하기 전에 환경을 설정하거나, 서비스를 초기화하거나, 필요한 설정을 수행할 수 있습니다.
이 예제에서는를 사용하여 JupyterLab 애플리케이션에 대한 사용자 지정 진입점을 구성하는 방법에 대한 지침을 제공합니다 AWS CLI. 이 예제에서는 사용자 지정 이미지와 도메인을 이미 생성했다고 가정합니다. 지침은 도메인에 사용자 지정 이미지 연결 섹션을 참조하세요.
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먼저 다음 AWS CLI 명령에 대한 변수를 설정합니다.
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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는 애플리케이션 이미지 구성의 이름입니다.app-image-config-name
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는 컨테이너의 진입점 스크립트 이름입니다. 예를 들어entrypoint-file-name
entrypoint.sh
입니다. -
는 환경 변수의 이름입니다.environment-key
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는 환경 변수에 할당된 값입니다.environment-value
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는 Amazon SageMaker AI 도메인 AWS 리전 의 입니다. 콘솔 AWS 페이지의 오른쪽 상단에서 찾을 수 있습니다.aws-region
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는 도메인 ID입니다. 도메인을 보려면 섹션을 참조하세요도메인 보기.domain-id
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는 사용자 지정 이미지의 이름입니다. 사용자 지정 이미지 세부 정보를 보려면 섹션을 참조하세요사용자 지정 이미지 세부 정보 보기(콘솔).custom-image-name
의 지침을 따른 경우 해당 프로세스에서 사용한 것과 동일한 이미지 이름을 사용할 도메인에 사용자 지정 이미지 연결수 있습니다.
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는 사용자 지정 이미지의 버전 번호입니다. 이미지 버전을 나타내는 정수여야 합니다. 사용자 지정 이미지 세부 정보를 보려면 섹션을 참조하세요사용자 지정 이미지 세부 정보 보기(콘솔).custom-image-version
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CreateAppImageConfig
API를 사용하여 이미지 구성을 생성합니다.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
API를 사용하여 도메인의 기본 설정을 업데이트합니다. 그러면 사용자 지정 이미지와 애플리케이션 이미지 구성이 연결됩니다.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}\" } ] } }"