

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

# Benutzerdefinierte Images
<a name="code-editor-custom-images"></a>

Wenn Sie Funktionen benötigen, die sich von den in der SageMaker Distribution bereitgestellten unterscheiden, können Sie Ihr eigenes Image mit Ihren benutzerdefinierten Erweiterungen und Paketen mitbringen. Sie können es auch verwenden, um die Code-Editor-Benutzeroberfläche an Ihre eigenen Branding- oder Compliance-Anforderungen anzupassen.

Auf der folgenden Seite finden Sie Editor-specific Codeinformationen und Vorlagen zum Erstellen Ihrer eigenen benutzerdefinierten SageMaker AI-Images. Dies soll die Amazon SageMaker Studio-Informationen und Anweisungen zum Erstellen Ihres eigenen SageMaker KI-Images und zum Einbringen Ihres eigenen Bilds in Studio ergänzen. Weitere Informationen zu benutzerdefinierten Amazon SageMaker AI-Bildern und dazu, wie Sie Ihr eigenes Bild in Studio integrieren können, finden Sie unter[Bring Your Own Image (BYOI)](studio-updated-byoi.md). 

**Topics**
+ [Zustandsprüfung und URL für Anwendungen](#code-editor-custom-images-app-healthcheck)
+ [Dockerfile-Beispiele](#code-editor-custom-images-dockerfile-templates)

## Zustandsprüfung und URL für Anwendungen
<a name="code-editor-custom-images-app-healthcheck"></a>
+ `Base URL` – Die Basis-URL für die BYOI-Anwendung muss `CodeEditor/default` lauten. Es ist nur eine Anwendung zulässig, und diese muss stets den Namen `default` haben.
+ Endpunkt der Integritätsprüfung — Sie müssen Ihren Code-Editor-Server auf Port 8888 0.0.0.0 hosten, damit SageMaker KI ihn erkennen kann.
+  Authentifizierung — Sie müssen die Prüfung `--without-connection-token` beim Öffnen bestehen`sagemaker-code-editor`, damit SageMaker AI Ihre Benutzer authentifizieren kann.

**Anmerkung**  
Wenn Sie Amazon SageMaker Distribution als Basis-Image verwenden, werden diese Anforderungen bereits im Rahmen des mitgelieferten `entrypoint-code-editor` Skripts berücksichtigt.

## Dockerfile-Beispiele
<a name="code-editor-custom-images-dockerfile-templates"></a>

Die folgenden Beispiele sind `Dockerfile`s, die den obigen Informationen und [Benutzerdefinierte Image-Daten](studio-updated-byoi-specs.md) entsprechen.

**Anmerkung**  
Wenn Sie Ihr eigenes Image zu SageMaker Unified Studio mitbringen, müssen Sie die [ Dockerfile-Spezifikationen ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-specifications.html) im * Amazon SageMaker Unified Studio-Benutzerhandbuch befolgen. *  
`Dockerfile`Beispiele für SageMaker Unified Studio finden Sie im [ Dockerfile-Beispiel ](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker-unified-studio/latest/userguide/byoi-specifications.html#byoi-specifications-example) im * Amazon SageMaker Unified Studio-Benutzerhandbuch. *

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#### [ Example micromamba Dockerfile ]

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine Dockerfile, mit der Sie mithilfe einer [`micromamba`](https://mamba.readthedocs.io/en/latest/user_guide/micromamba.html)-Basisumgebung ein Image von Grund auf neu erstellen können: 

```
FROM mambaorg/micromamba:latest
ARG NB_USER="sagemaker-user"
ARG NB_UID=1000
ARG NB_GID=100

USER root

RUN micromamba install -y --name base -c conda-forge sagemaker-code-editor

USER $NB_UID

CMD eval "$(micromamba shell hook --shell=bash)"; \
    micromamba activate base; \
    sagemaker-code-editor --host 0.0.0.0 --port 8888 \
        --without-connection-token \
        --base-path "/CodeEditor/default"
```

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#### [ Example SageMaker AI Distribution Dockerfile ]

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für eine Dockerfile zum Erstellen eines Images, das auf [ Amazon AI Distribution basiert: SageMaker ](https://github.com/aws/sagemaker-distribution/tree/main)

```
FROM public.ecr.aws/sagemaker/sagemaker-distribution:latest-cpu
ARG NB_USER="sagemaker-user"
ARG NB_UID=1000
ARG NB_GID=100
ENV MAMBA_USER=$NB_USER

USER root

 # install scrapy in the base environment
RUN micromamba install -y --name base -c conda-forge scrapy

 # download VSCodeVim
RUN \
  wget https://github.com/VSCodeVim/Vim/releases/download/v1.27.2/vim-1.27.2.vsix \
  -P /tmp/exts/ --no-check-certificate

 # Install the extension
RUN \
  extensionloc=/opt/amazon/sagemaker/sagemaker-code-editor-server-data/extensions \
  && sagemaker-code-editor \
    --install-extension "/tmp/exts/vim-1.27.2.vsix" \
    --extensions-dir "${extensionloc}"

USER $MAMBA_USER
ENTRYPOINT ["entrypoint-code-editor"]
```

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