기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

# 사용자 지정 이미지 사양
<a name="studio-updated-byoi-specs"></a>

이미지를 성공적으로 생성하려면 Dockerfile에서 지정하는 이미지가 다음 섹션의 사양과 일치해야 합니다.

**Topics**
+ [이미지 실행](#studio-updated-byoi-specs-run)
+ [사용자 및 파일 시스템 사양](#studio-updated-byoi-specs-user-and-filesystem)
+ [애플리케이션의 상태 확인 및 URL](#studio-updated-byoi-specs-app-healthcheck)
+ [Dockerfile 샘플](#studio-updated-byoi-specs-dockerfile-templates)

## 이미지 실행
<a name="studio-updated-byoi-specs-run"></a>

[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ContainerConfig.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_ContainerConfig.html)를 업데이트하여 다음 구성을 수행할 수 있습니다. 예제는 [컨테이너 구성 업데이트](studio-updated-byoi-how-to-container-configuration.md) 섹션을 참조하세요.
+ `Entrypoint` - 런타임에 컨테이너로 전달되는 `ContainerEntrypoint` 및 `ContainerArguments`를 구성할 수 있습니다. `ContainerConfig`를 사용하여 진입점을 구성하는 것이 좋습니다. 예시는 위의 링크를 참조하세요.
+ `EnvVariables` - Studio를 사용할 때 컨테이너에 대한 사용자 지정 `ContainerEnvironment` 변수를 정의할 수 있습니다. 선택적으로, `ContainerConfig`를 사용하여 환경 변수를 업데이트할 수 있습니다. 예시는 위의 링크를 참조하세요.

  SageMaker AI 관련 환경 변수가 우선하며 동일한 이름의 변수가 있으면 재정의합니다. 예를 들어 SageMaker AI는 AWS 서비스 및 SageMaker AI 기능과의 적절한 통합을 보장하기 위해 `AWS_` 및 `SAGEMAKER_` 접두사가 붙은 환경 변수를 자동으로 제공합니다. 다음은 SageMaker AI 관련 환경 변수의 몇 가지 예입니다.
  + `AWS_ACCOUNT_ID`
  + `AWS_REGION`
  + `AWS_DEFAULT_REGION`
  + `AWS_CONTAINER_CREDENTIALS_RELATIVE_URI`
  + `SAGEMAKER_SPACE_NAME`
  + `SAGEMAKER_APP_TYPE`

## 사용자 및 파일 시스템 사양
<a name="studio-updated-byoi-specs-user-and-filesystem"></a>
+ `WorkingDirectory` – 스페이스의 Amazon EBS 볼륨은 경로 `/home/sagemaker-user`에 탑재됩니다. 탑재 경로는 변경할 수 없습니다. `WORKDIR` 지침을 사용하여 이미지의 작업 디렉터리를 `/home/sagemaker-user` 내의 폴더로 설정합니다.
+ `UID` – Docker 컨테이너의 사용자 ID입니다. UID=1000은 지원되는 값입니다. 사용자에게 sudo 액세스를 추가할 수 있습니다. IDs는 컨테이너에서 실행되는 프로세스가 필요한 것보다 더 많은 권한을 갖지 못하도록 다시 매핑됩니다.
+ `GID` – Docker 컨테이너의 그룹 ID입니다. GID=100은 지원되는 값입니다. 사용자에게 sudo 액세스를 추가할 수 있습니다. IDs는 컨테이너에서 실행되는 프로세스가 필요한 것보다 더 많은 권한을 갖지 못하도록 다시 매핑됩니다.
+ 메타데이터 디렉터리 -에서 사용하는 `/opt/.sagemakerinternal` 및 `/opt/ml` 디렉터리입니다 AWS. `/opt/ml`의 메타데이터 파일에는 `DomainId` 같은 리소스에 대한 메타데이터가 포함되어 있습니다.

  다음 명령을 사용하여 확인할 파일 시스템 콘텐츠를 표시합니다.

  ```
  cat /opt/ml/metadata/resource-metadata.json
  ```
+ 로깅 디렉터리 - `/var/log/studio`는 애플리케이션의 로깅 디렉터리 및 관련 확장을 위해 예약되어 있습니다. 이미지를 생성할 때 이 폴더를 사용하지 않는 것이 좋습니다.

## 애플리케이션의 상태 확인 및 URL
<a name="studio-updated-byoi-specs-app-healthcheck"></a>

상태 확인 및 URL은 애플리케이션에 따라 다릅니다. 이미지를 구축하려는 애플리케이션과 연결된 다음 링크를 선택합니다.
+ Code Editor의 경우 [애플리케이션의 상태 확인 및 URL](code-editor-custom-images.md#code-editor-custom-images-app-healthcheck)
+ JupyterLab의 경우 [애플리케이션의 상태 확인 및 URL](studio-updated-jl-admin-guide-custom-images.md#studio-updated-jl-admin-guide-custom-images-app-healthcheck)

## Dockerfile 샘플
<a name="studio-updated-byoi-specs-dockerfile-templates"></a>

이 페이지의 요구 사항과 사용자의 특정 애플리케이션 요구 사항을 모두 충족하는 Dockerfile 샘플의 경우 각 애플리케이션의 섹션에서 샘플 Dockerfile로 이동하세요. 다음 옵션에 Amazon SageMaker Studio 애플리케이션이 포함됩니다.
+ Code Editor의 경우 [Dockerfile 예시](code-editor-custom-images.md#code-editor-custom-images-dockerfile-templates)
+ JupyterLab의 경우 [Dockerfile 예시](studio-updated-jl-admin-guide-custom-images.md#studio-updated-jl-custom-images-dockerfile-templates)

**참고**  
자체 이미지를 SageMaker Unified Studio에 가져오는 경우 *Amazon SageMaker Unified Studio 사용 설명서*의 [Dockerfile specifications](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-specifications.html)을 따라야 합니다.  
SageMaker Unified Studio의 `Dockerfile` 예시는 *Amazon SageMaker Unified Studio 사용 설명서*의 [Dockerfile example](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-specifications.html#byoi-specifications-example)에서 확인할 수 있습니다.