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# Especificações de imagem personalizadas do RStudio
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Neste guia, você aprenderá como personalizar as especificações de imagem do RStudio para usar com o SageMaker ao trazer sua própria imagem. Há dois conjuntos de requisitos que você deve satisfazer com sua imagem personalizada do RStudio para usá-la com a Amazon SageMaker AI. Esses requisitos são impostos pelo RStudio PBC e pela plataforma Amazon SageMaker Studio Classic. Se algum desses conjuntos de requisitos não for satisfeito, sua imagem personalizada não funcionará corretamente.

## Requisitos do RStudio PBC
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Os requisitos do RStudio PBC estão descritos no artigo [Usando imagens do Docker com o RStudio Workbench/RStudio Server Pro, Inicializador e Kubernetes](https://support.rstudio.com/hc/en-us/articles/360019253393-Using-Docker-images-with-RStudio-Server-Pro-Launcher-and-Kubernetes). Siga as instruções neste artigo para criar a base da sua imagem personalizada do RStudio. 

Para obter instruções sobre como instalar várias versões do R em sua imagem personalizada, consulte [Instalando várias versões do R no Linux](https://support.rstudio.com/hc/en-us/articles/215488098).

## Requisitos do Amazon SageMaker Studio Classic
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O Amazon SageMaker Studio Classic impõe o seguinte conjunto de requisitos de instalação para sua imagem do RStudio.
+ Você deve usar uma imagem base do RStudio de pelo menos`2025.05.1+513.pro3`. Para obter mais informações, consulte [Versionamento do RStudio](rstudio-version.md).
+ Você deverá instalar os seguintes pacotes:

  ```
  yum install -y sudo \
  openjdk-11-jdk \
  libpng-dev \
  && yum clean all \
  && /opt/R/${R_VERSION}/bin/R -e "install.packages('reticulate', repos='https://packagemanager.rstudio.com/cran/__linux__/centos7/latest')" \
  && /opt/python/${PYTHON_VERSION}/bin/pip install --upgrade \
      'boto3>1.0<2.0' \
      'awscli>1.0<2.0' \
      'sagemaker[local]<3'
  ```
+ Você deve fornecer valores padrão para os valores do `RSTUDIO_CONNECT_URL` e do ambiente `RSTUDIO_PACKAGE_MANAGER_URL`.

  ```
  ENV RSTUDIO_CONNECT_URL "{{YOUR_CONNECT_URL}}"
  ENV RSTUDIO_PACKAGE_MANAGER_URL "{{YOUR_PACKAGE_MANAGER_URL}}"
  ENV RSTUDIO_FORCE_NON_ZERO_EXIT_CODE 1
  ```

As especificações gerais a seguir se aplicam à imagem representada por uma versão de imagem do RStudio.

**Executando a imagem**  
`ENTRYPOINT`e `CMD` as instruções são substituídas para que a imagem seja executada como uma aplicação RSession.

**Interrompendo a imagem**  
A API `DeleteApp` emite o equivalente a um comando `docker stop`. Outros processos no contêiner não receberão os SIGKILL/SIGTERM sinais.

**Sistema de arquivos**  
Os diretórios `/opt/.sagemakerinternal` e `/opt/ml` são reservados. Qualquer dado nesses diretórios pode não estar visível em runtime.

**Dados do usuário**  
Cada usuário em um domínio de SageMaker IA obtém um diretório de usuários em um volume compartilhado do Amazon Elastic File System na imagem. A localização do diretório do usuário atual no volume do Amazon Elastic File System é `/home/sagemaker-user`.

**Metadados**  
Um arquivo de metadados está localizado em `/opt/ml/metadata/resource-metadata.json`. Nenhuma variável de ambiente adicional é incluída às variáveis definidas na imagem. Para obter mais informações, consulte [Obter metadados da aplicação](notebooks-run-and-manage-metadata.md#notebooks-run-and-manage-metadata-app).

**GPU**  
Em uma instância de GPU, a imagem é executada com a opção `--gpus`. Somente o kit de ferramentas CUDA deve ser incluído na imagem, não os drivers da NVIDIA. Para obter mais informações, consulte o [Guia do usuário do NVIDIA](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/user-guide.html).

**Métricas e registro em log**  
Os registros do processo RSession são enviados para a Amazon CloudWatch na conta do cliente. O nome do grupo de logs é `/aws/sagemaker/studio`. O nome do fluxo de logs é `$domainID/$userProfileName/RSession/$appName`.

**Tamanho da imagem**  
O tamanho da imagem é limitado a 25 GB. Para ver o tamanho da sua imagem, execute `docker image ls`.