(選用) 遷移自訂映像和生命週期組態 - Amazon SageMaker AI
遷移自訂映像遷移生命週期組態

本文為英文版的機器翻譯版本，如內容有任何歧義或不一致之處，概以英文版為準。

(選用) 遷移自訂映像和生命週期組態

您必須更新自訂映像和生命週期組態 (LCC) 指令碼，才能在 Amazon SageMaker Studio 中使用簡化的本機執行模型。如果您尚未在網域中建立自訂映像或生命週期組態，請略過此階段。

Amazon SageMaker Studio Classic 在具有下列項目的分割環境中運作：

  • 執行 Jupyter Server 的 JupyterServer 應用程式。

  • 在一或多個 KernelGateway 應用程式上執行的 Studio Classic 筆記本。

Studio 已從分割環境轉移。Studio 會在本機執行時期模型中執行 JupyterLab 和程式碼編輯器 (以 Code-OSS、Visual Studio Code - Open Source 應用程式為基礎)。如需架構中變更的詳細資訊，請參閱提高 Amazon SageMaker Studio 的生產力。

遷移自訂映像

您現有的 Studio Classic 自訂映像可能無法在 Studio 中運作。我們建議您建立新的自訂映像，以滿足 Studio 中使用的要求。Studio 的版本透過提供 SageMaker Studio 映像支援政策 來簡化建置自訂映像的程序。SageMaker AI Distribution 映像包括機器學習、資料科學和資料分析視覺化的熱門程式庫和套件。如需基本 SageMaker Distribution 映像和 Amazon Elastic Container Registry 帳戶資訊的清單，請參閱Amazon SageMaker 映像可與 Studio Classic 筆記本搭配使用。

若要建置自訂映像，請完成下列其中一項動作。

  • 使用自訂套件和模組擴充 SageMaker Distribution 映像。這些映像預先設定了 JupyterLab 和程式碼編輯器，以 Code-OSS、Visual Studio Code - Open Source 為基礎。

  • 遵循 自帶映像 (BYOI) 中的指示建置自訂 Dockerfile 檔案。您必須在映像上安裝 JupyterLab 和開放原始碼 CodeServer，使其與 Studio 相容。

遷移生命週期組態

由於 Studio 中簡化的本機執行時期模型，因此我們建議您遷移現有 Studio Classic LCC 的結構。在 Studio Classic 中，您通常必須為 KernelGateway 和 JupyterServer 應用程式建立個別的生命週期組態。由於 JupyterServer 和 KernelGateway 應用程式在 Studio Classic 中的個別運算資源上執行，因此 Studio Classic LCC 可以是下列其中任一類型：

  • JupyterServer LCC：這些 LCC 主要控管使用者的主動作，包括設定 Proxy、建立環境變數，以及自動關閉資源。

  • KernelGateway LCC：這些 LCC 控管 Studio Classic 筆記本環境最佳化。這包括更新 Data Science 3.0 核心中的 numpy 套件版本，以及在 Pytorch 2.0 GPU 核心中安裝 snowflake 套件。

在簡化的 Studio 架構中，您只需在應用程式啟動時執行一個 LCC 指令碼。雖然 LCC 指令碼的遷移會根據開發環境而有所不同，但我們建議您結合 JupyterServer 和 KernelGateway LCC 來建置合併的 LCC。

Studio 中的 LCC 可以與下列其中一個應用程式相關聯：

  • JupyterLab

  • 程式碼編輯器

使用者可以在建立空間或使用管理員設定的預設 LCC 時，選取個別應用程式類型的 LCC。

注意

現有的 Studio Classic 自動關閉指令碼不適用於 Studio。如需 Studio 自動關閉指令碼的範例，請參閱 SageMaker Studio 生命週期組態範例。

重構 LCC 時的考量

重構 LCC 時，請考慮以下 Studio Classic 與 Studio 之間的差異。

  • JupyterLab 和程式碼編輯器應用程式在建立時，會以 sagemaker-user 搭配 UID:1001 和 GID:101 執行。根據預設，sagemaker-user 具有擔任 sudo/root 角色的許可。root 應用程式預設會以 KernelGateway 執行。

  • 在 JupyterLab 和程式碼編輯器應用程式內執行的 SageMaker Distribution 映像會使用 Debian 型套件管理員 apt-get。

  • Studio JupyterLab 和程式碼編輯器應用程式會使用 Conda 套件管理員。SageMaker AI 會在 Studio 應用程式啟動時建立單一基礎 Python3 Conda 環境。如需在基礎 Conda 環境中更新套件和建立新 Conda 環境的相關資訊，請參閱 JupyterLab 使用者指南。相反地，並非所有 KernelGateway 應用程式都使用 Conda 作為套件管理員。

  • Studio JupyterLab 應用程式使用 JupyterLab 4.0，而 Studio Classic 使用 JupyterLab 3.0。驗證您使用的所有 JupyterLab 延伸模組是否與 JupyterLab 4.0 相容。如需延伸模組的詳細資訊，請參閱 JupyterLab 4.0 的延伸模組相容性。