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自定义 RStudio 映像规范 - 亚马逊 SageMaker AI
RStudio PBC 要求亚马逊 SageMaker Studio 经典版要求

本文属于机器翻译版本。若本译文内容与英语原文存在差异，则一律以英文原文为准。

自定义 RStudio 映像规范

在本指南中，您将了解自定义 RStudio 映像规范，以便使用自己的映像。要在 Amazon A SageMaker I 中使用自定义 RStudio 映像，您必须满足两组要求。这些要求由 rStudio PBC 和 Amazon Studio Class SageMaker ic 平台强制。如果这两组要求中的任何一组未得到满足，您的自定义映像将无法正常运行。

RStudio PBC 要求

RStudio PBC 要求列在将 Docker 映像与 RStudio Workbench/RStudio Server Pro、Launcher 和 Kubernetes 结合使用一文中。请按照此文中的说明，创建您的自定义 RStudio 映像的基础。

有关如何在自定义映像中安装多个 R 版本的说明，请参阅在 Linux 上安装多个 R 版本。

亚马逊 SageMaker Studio 经典版要求

Amazon SageMaker Studio Classic 对你的 RStudio 映像规定了以下一组安装要求。

  • 必须使用版本最低为 2025.05.1+513.pro3 的 RStudio 基础映像。有关更多信息，请参阅 RStudio 版本控制。

  • 必须安装以下软件包：

    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'

  • 必须为 RSTUDIO_CONNECT_URL 和 RSTUDIO_PACKAGE_MANAGER_URL 环境变量提供默认值。

    ENV RSTUDIO_CONNECT_URL "YOUR_CONNECT_URL"
ENV RSTUDIO_PACKAGE_MANAGER_URL "YOUR_PACKAGE_MANAGER_URL"
ENV RSTUDIO_FORCE_NON_ZERO_EXIT_CODE 1

以下一般规范适用于由 RStudio 映像版本表示的映像。

运行映像

覆盖 ENTRYPOINT 和 CMD 指令，以便映像作为 RSession 应用程序运行。

停止映像

DeleteApp API 发出等同于 docker stop 命令的指令。容器中的其他进程无法获得信 SIGKILL/SIGTERM 号。

文件系统

/opt/.sagemakerinternal 和 /opt/ml 目录是保留的目录。这些目录中的任何数据在运行时可能不可见。

用户数据

SageMaker AI 域中的每位用户都会在图像中共享的 Amazon Elastic File System 卷上获得一个用户目录。当前用户的目录在 Amazon Elastic File System 卷上的位置为 /home/sagemaker-user。

元数据

元数据文件位于 /opt/ml/metadata/resource-metadata.json 中。除了映像中定义的变量，不会添加额外的环境变量。有关更多信息，请参阅 获取应用程序元数据。

GPU

在 GPU 实例上，使用 --gpus 选项运行映像。CUDA 工具包应当仅包含在映像中，而不是 NVIDIA 驱动程序中。有关更多信息，请参阅《NVIDIA 用户指南》。

指标和日志记录

RSession 流程 CloudWatch 中的日志将通过客户的账户发送到亚马逊。日志组的名称为 /aws/sagemaker/studio。日志流的名称为 $domainID/$userProfileName/RSession/$appName。

映像大小

映像大小限制在 25 GB 以内。要查看映像的大小，请运行 docker image ls。