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SageMaker Studioでカスタムイメージを使用する

Last updated at Posted at 2024-04-02

はじめに

Amazon SageMaker Studioにカスタムイメージを適用する際に苦労したので備忘録です。

Cloud9のセットアップ

今回はCloud9を使用します。ローカルにAWS CLI環境が構築されている場合はそちらでも構いません。

環境を作成

  1. コンソールから [Create environment] をクリック
  2. [Additional instance types]からinstance typeをt2-mediumに変更
    ※後のイメージ作成の際にt2-microだとエラーになるため
  3. その他の設定は任意で[Create]をクリック

ストレージサイズを変更

デフォルトの5GBだとイメージ作成に足りないため、拡張します。

  1. Cloud9が動いているEC2を停止
  2. アタッチされているEBSのSizeを増やします。とりあえず30GiBくらい。
    ※増やすことはできるが、後から減らすことができない。
    EBSVolume.PNG
  3. 再度Cloud9を起動

カスタムイメージの作成

イメージの作成は以下を参考にしてます。
AWS 公式ドキュメント - カスタムイメージへのアクセス権をユーザーに提供する -

手順をまとめて自動化した リポジトリを作成しました。一通りのデプロイを試すにはこちらを使用すると良いです。

リポジトリをクローン

git clone https://github.com/ka70/sagemaker-custom-image-template.git
cd sagemaker-custom-image-template

カスタムイメージはECRにイメージを保存してSageMakerで使用します。
image_push.shでリポジトリの作成、イメージの作成、プッシュを行います。

各種設定

image_push.shを開いて、変数を設定します。

REPOSITORY_NAME="smstudio-custom"
ACCOUNT_ID=<ACCOUNT ID>
REGION="ap-northeast-1"
TAG_NAME="latest"

requirements.txtを開いて必要なライブラリを追加します。

実行

chmod +x push_image.sh
./push_image.sh 

ECRにイメージが登録されているか確認してください。

イメージをSageMakerに登録

コンソールからカスタムイメージをSageMakerに登録します。
基本的に公式ドキュメントのやり方に沿って行います。

  1. SageMaker コンソールを開きます。
  2. 管理者設定 で、ドメイン を選択します。
  3. ドメイン のリストから、ドメインを選択します。
  4. 環境 タブを開きます。
  5. 個人用 Studio アプリのカスタムイメージ で、イメージのアタッチ を選択します。
  6. イメージソースを指定します。
  7. [次へ] を選択します。
  8. [送信] を選択します。

注意点は以下です。

  • 6でアタッチするイメージは作成したURIを使用
    attach_image.PNG

  • IAMロールはAmazonSageMakerFullAccessがついているものを使用

  • "8. [送信] を選択します。"の前にimage typeで使用するapplication typeをクリックしておく
    image_type.PNG

Spaceでカスタムイメージを使用する

SageMaker Studioを起動します。spaceを起動する際に作成したカスタムイメージを選択します。無事起動できれば完了です。Congratulation !!

※カスタムイメージが起動できない事象がありました。
SageMaker Studioでカスタムイメージが起動しない

もっと頑張りたい方へ

Dockerfile

私が作成したDockerfileでは雑にpipでインストールしています。
厳密にパッケージ管理をしたい方は、必要に応じてcondaやその他のパッケージ管理システムに書き換えてください。

また、Dockerfileの仕様例としてはAmazon Linux 2 イメージとAmazon SageMaker ディストリビューションイメージの2つがあります。(AWS 公式ドキュメント - カスタムイメージへのアクセス権をユーザーに提供する - )SageMaker ディストリビューションイメージは機械学習やデータサイエンスに使用するパッケージがあらかじめインストールされているため、追加の手間が少ないです。今回もSageMaker ディストリビューションイメージを使用しています。

一方で、一からカスタムしたいという場合はAmazon Linux 2 イメージを使用するといいでしょう。

Linuxディストリビューションについても以下の違いがあるそうです。
・Amazon Linux 2 テンプレート: Amazon Linux
・SageMaker ディストリビューションイメージテンプレート: Ubuntu

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