更新容器配置 - 亚马逊 SageMaker AI
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更新容器配置

您可以将自定义 Docker 镜像引入机器学习工作流程。自定义这些镜像的一个关键方面是配置容器配置,或ContainerConfig。以下页面提供了有关如何配置您的的示例ContainerConfig

入口点是容器启动时运行的命令或脚本。自定义入口点使您能够在应用程序启动之前设置环境、初始化服务或执行任何必要的设置。

此示例说明如何使用为您的 JupyterLab 应用程序配置自定义入口点。 Amazon CLI此示例假设您已经创建了自定义镜像和域名。有关说明,请参阅将您的自定义图片附加到您的域名

  1. 首先为接下来的 Amazon CLI 命令设置变量。

    APP_IMAGE_CONFIG_NAME=app-image-config-name ENTRYPOINT_FILE=entrypoint-file-name ENV_KEY=environment-key ENV_VALUE=environment-value REGION=aws-region DOMAIN_ID=domain-id IMAGE_NAME=custom-image-name IMAGE_VERSION=custom-image-version
    • app-image-config-name是您的应用程序映像配置的名称。

    • entrypoint-file-name是您的容器入口点脚本的名称。例如 entrypoint.sh

    • environment-key是您的环境变量的名称。

    • environment-value是分配给您的环境变量的值。

    • aws-region是你 Amazon Web Services 区域 的 Amazon A SageMaker I 域名。你可以在任何 Amazon 主机页面的右上角找到它。

    • domain-id是您的域名 ID。要查看您的域名,请参阅查看领域

    • custom-image-name是您的自定义图像的名称。要查看您的自定义图片详情,请参阅查看自定义镜像详情(控制台)

      如果您按照中的说明进行操作将您的自定义图片附加到您的域名,则可能需要使用在该过程中使用的相同图像名称。

    • custom-image-version是您的自定义镜像的版本号。这应该是一个整数,代表图片的版本。要查看您的自定义图片详情,请参阅查看自定义镜像详情(控制台)

  2. 使用 CreateAppImageConfigAPI 创建映像配置。

    aws sagemaker create-app-image-config \ --region ${REGION} \ --app-image-config-name "${APP_IMAGE_CONFIG_NAME}" \ --jupyter-lab-app-image-config "ContainerConfig = { ContainerEntrypoint = "${ENTRYPOINT_FILE}", ContainerEnvironmentVariables = { "${ENV_KEY}"="${ENV_VALUE}" } }"
  3. 使用 UpdateDomainAPI 更新您的域名的默认设置。这将附加自定义映像和应用程序映像配置。

    aws sagemaker update-domain \ --region ${REGION} \ --domain-id "${DOMAIN_ID}" \ --default-user-settings "{ \"JupyterLabAppSettings\": { \"CustomImages\": [ { \"ImageName\": \"${IMAGE_NAME}\", \"ImageVersionNumber\": ${IMAGE_VERSION}, \"AppImageConfigName\": \"${APP_IMAGE_CONFIG_NAME}\" } ] } }"