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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。
容器化笔记本
本节包含有关如何使用 Jupyter notebook 构建 Docker 容器的信息。如果重复使用第三方构建的笔记本,则存在安全风险:包含的容器可能使用您的用户权限执行任意代码。此外,笔记本生成的 HTML 可能显示在 Amazon IoT Analytics 控制台中,从而在显示 HTML 的计算机上提供潜在的攻击媒介。在使用之前,请确保您信任任何第三方笔记本的作者。
执行高级分析函数的一个选项是使用 Jupyter 笔记本
如果您在 2018 年 8 月 23 日以后使用Amazon IoT Analytics 控制台创建了 SageMaker 实例,则会自动为您安装容器化扩展,并且您可以开始创建容器化映像。否则,请按照本节中列出的步骤来对 SageMaker 实例启用笔记本容器化。接下来,您修改 SageMaker 执行角色,以允许将容器映像上传到 Amazon EC2 并安装容器化扩展。
对不是通过 Amazon IoT Analytics 控制台创建的笔记本实例启用容器化
建议您通过 Amazon IoT Analytics 控制台而非以下步骤创建新的 SageMaker 实例。新实例将自动支持容器化。
如果在启用容器化后重新启动 SageMaker 实例(如此处所示),则不必重新添加 IAM 角色和策略,但必须重新安装扩展,如最后一步中所示。
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要向笔记本实例授予对 Amazon ECS 的访问权限,请在 SageMaker 页面上选择您的 SageMaker 实例:
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在 IAM 角色 ARN 下,选择 SageMaker 执行角色。
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选择 Attach Policy (附加策略),然后定义并附加权限中显示的策略。如果尚未附加
AmazonSageMakerFullAccess
策略,则附加策略。
您还必须从 Amazon S3 下载容器化代码并将其安装在您的笔记本实例中,第一步是访问 SageMaker 实例的终端。
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在 Jupyter 中,选择 新建。
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在显示的菜单中,选择 终端。
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在终端内,输入以下命令来下载、解压缩和安装代码。请注意,这些命令终止您的笔记本在该 SageMaker 实例上运行的任何进程。
cd /tmp aws s3 cp s3://iotanalytics-notebook-containers/iota_notebook_containers.zip /tmp unzip iota_notebook_containers.zip cd iota_notebook_containers chmod u+x install.sh ./install.sh
等待一两分钟,以便对扩展进行验证和安装。
更新笔记本容器化扩展
如果您在 2018 年 8 月 23 日之后使用 Amazon IoT Analytics 控制台创建了 SageMaker 实例,则已自动安装容器化扩展。您可以通过从 SageMaker 控制台重新启动实例来更新扩展。如果您是手动安装的扩展,则可通过重新运行“对不是通过 Amazon IoT Analytics 控制台创建的笔记本实例启用容器化”中列出的命令来更新该扩展。
创建容器化映像
在本节中,我们将演示实现笔记本容器化所需的步骤。首先,请转至您的 Jupyter 笔记本,创建具有容器化内核的笔记本。
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在您的 Jupyter 笔记本中,选择 New (新建),然后从下拉列表中选择所需内核类型。(内核类型应以 “Containerized” 开头,并以原本要选择的任何内核结尾。例如,如果只要一个像“conda_python3”这样的纯 Python 3.0 环境,请选择“Containerized conda_python3”)。
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在完成笔记本中的工作并且想要将其容器化时,请选择 容器化 按钮:
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输入容器化笔记本的名称。您也可以输入可选描述。
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指定应用于调用笔记本的 Input Variables (输入变量)(参数)。您可以选择从笔记本中自动检测到的输入变量,或定义自定义变量。(请注意,仅当之前已执行过笔记本时,才能检测到输入变量。) 对于每个输入变量,选择一种类型。您还可以输入输入变量的可选描述。
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选择应将从笔记本中创建的映像上传到的 Amazon ECR 存储库。
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选择 容器化 开始容器化过程。
您将看到汇总输入情况的概述。请注意,容器化过程启动后便无法取消。该过程可能长达一小时。
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下一页将显示进度。
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如果您意外关闭了浏览器,则可从 Amazon IoT Analytics 控制台的笔记本部分监视容器化过程的状态。
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该过程完成后,容器化映像将存储在 Amazon ECR 中,随时可供使用。