Amazon SageMaker NotebooksがGAされたようなのでさっそく使ってみます。
1. そもそもAmazon SageMaker Notebooksとは？
Amazon SageMaker Studioに含まれる機能の1つです。Amazon SageMaker StudioはSageMakerの統合開発環境ですが、Amazon SageMaker Notebooksはその名の通りノートブックが使える機能になります。
これまでSageMakerではNotebook instanceが利用できましたが、これとの大きな違いはドキュメントに記載されてる通り以下の３点になります。
- AWS SSOによる認証
- 素早い起動/インスタンスタイプ変更
- 1クリックでノートブックの共有が可能
2. 使ってみる
それではAmazon SageMaker StudioでAmazon SageMaker Notebooksを利用してみます。東京リージョンでは未提供なのでバージニア北部リージョンで実施しました。
2-1. Amazon SageMaker Studioの作成
SageMakerのコンソールから「Amazon SageMaker Studio」をクリック。
今回はStandard setupを利用します。今回利用したアカウントではSSOが利用できないのでIAM認証にします。SSOでの認証は別の機会に。。。
実行ロールを選択。notebookの共有設定はデフォルトのままとします。
非VPCとします。
「送信」をクリックすると非VPCにしたはずがVPCを選択させられます。なんでしょう？とりあえずデフォルトVPCと2つのサブネットを選択して「continue」。
↑どうやらSageMaker StudioのストレージとなるEFSの配置するVPC/サブネットを指定しているようです。EFSのコンソールで作成されていることが確認できます。
ステータスが「Ready」になれば利用可能です。「Add user」からユーザーを追加します。
いい感じに命名。実行ロールはSageMaker Studioに指定したものとしました。「送信」。
「Open Studio」をクリック。
ブラウザで別タブが開き、以下のような画面へリダイレクトされます。見た目はダークテーマのJupyterLabと変わりないです。
2-2. ノートブックを開く
「launcher」というタブが開いてあります。 ノートブックを開きますが今回はお試しなのでimageはData Scienceとします。NotebookのPytho 3をクリック。
ノートブックが開きました。開いた直後は The kernek is still starting だそうで、コードは実行できません。
しばらくするとt3.mediumが適用され、コードが実行可能になります。
2-3. インスタンスタイプの変更
スペックが表示されている部分をクリック。
t3.largeに変更してみます。「First Launch」にチェックがはいいているものはノートブックの初回起動に選択できるインスタンスタイプのようです。
しばらく待ちます。
適用されました。インスタンスタイプを変更するとインポートしたライブラリが失われるそうなので、再インポートしましょう。
2-4. イメージの変更
ノートブックを作成した際にData Sienceイメージを指定しましたが、それに含まれないライブラリはpipでインストールしないといけません。イメージが他にも用意されているのでイメージを変更することで利用できるものもあります。
例えばPytorchとか。
Data Sienceイメージでは ``No module ですが、イメージを変更するとどうでしょう。
Python 3 (Data Science) と表示されている部分をクリック。
プルダウンから Python 3 (Pytorch CPU Optimized)を選択して「select」。
変更が適用されるまでしばらく待ちます。
変更が適用されるとPytorchもインポートできるようになりました。
2-5. ノートブックの共有
ノートブックを共有するには右上の「Share」をクリックします。
Gitを利用しているならそのリポジトリ情報を含めるか否か、セルのアウトプットを含めるか否かが選択できます。「Create」をクリック。
リンクが払い出されるのでコピーして共有したい人へ共有します。
2-6. ノートブックのシャットダウン
使い終わったノートブックはシャットダウンしましょう。
「File」>「Close and Shutdown Notebook」でシャットダウンできます。
3. まとめ
いかがでしたでしょうか。今回はGAされたNotebookの機能の紹介でしたがSageMaker StudioAmazon SageMaker NotebooksがGAされたようなのでさっそく使ってみます。
1. そもそもAmazon SageMaker Notebooksとは？
Amazon SageMaker Studioに含まれる機能の1つです。Amazon SageMaker StudioはSageMakerの統合開発環境ですが、Amazon SageMaker Notebooksはその名の通りノートブックが使える機能になります。
これまでSageMakerではNotebook instanceが利用できましたが、これとの大きな違いはドキュメントに記載されてる通り以下の３点になります。
- AWS SSOによる認証
- 素早い起動/インスタンスタイプ変更
- 1クリックでノートブックの共有が可能
2. 使ってみる
それではAmazon SageMaker StudioでAmazon SageMaker Notebooksを利用してみます。東京リージョンでは未提供なのでバージニア北部リージョンで実施しました。
2-1. Amazon SageMaker Studioの作成
SageMakerのコンソールから「Amazon SageMaker Studio」をクリック。
今回はStandard setupを利用します。今回利用したアカウントではSSOが利用できないのでIAM認証にします。SSOでの認証は別の機会に。。。
実行ロールを選択。notebookの共有設定はデフォルトのままとします。
非VPCとします。
「送信」をクリックすると非VPCにしたはずがVPCを選択させられます。なんでしょう？とりあえずデフォルトVPCと2つのサブネットを選択して「continue」。
↑どうやらSageMaker StudioのストレージとなるEFSの配置するVPC/サブネットを指定しているようです。EFSのコンソールで作成されていることが確認できます。
ステータスが「Ready」になれば利用可能です。「Add user」からユーザーを追加します。
いい感じに命名。実行ロールはSageMaker Studioに指定したものとしました。「送信」。
「Open Studio」をクリック。
ブラウザで別タブが開き、以下のような画面へリダイレクトされます。見た目はダークテーマのJupyterLabと変わりないです。
2-2. ノートブックを開く
「launcher」というタブが開いてあります。 ノートブックを開きますが今回はお試しなのでimageはData Scienceとします。NotebookのPytho 3をクリック。
ノートブックが開きました。開いた直後は The kernek is still starting だそうで、コードは実行できません。
しばらくするとt3.mediumが適用され、コードが実行可能になります。
2-3. インスタンスタイプの変更
スペックが表示されている部分をクリック。
t3.largeに変更してみます。「First Launch」にチェックがはいいているものはノートブックの初回起動に選択できるインスタンスタイプのようです。
しばらく待ちます。
適用されました。インスタンスタイプを変更するとインポートしたライブラリが失われるそうなので、再インポートしましょう。
2-4. イメージの変更
ノートブックを作成した際にData Sienceイメージを指定しましたが、それに含まれないライブラリはpipでインストールしないといけません。イメージが他にも用意されているのでイメージを変更することで利用できるものもあります。
例えばPytorchとか。
Data Sienceイメージでは ``No module ですが、イメージを変更するとどうでしょう。
Python 3 (Data Science) と表示されている部分をクリック。
プルダウンから Python 3 (Pytorch CPU Optimized)を選択して「select」。
変更が適用されるまでしばらく待ちます。
変更が適用されるとPytorchもインポートできるようになりました。
2-5. ノートブックの共有
ノートブックを共有するには右上の「Share」をクリックします。
Gitを利用しているならそのリポジトリ情報を含めるか否か、セルのアウトプットを含めるか否かが選択できます。「Create」をクリック。
リンクが払い出されるのでコピーして共有したい人へ共有します。
2-6. ノートブックのシャットダウン
使い終わったノートブックはシャットダウンしましょう。
「File」>「Close and Shutdown Notebook」でシャットダウンできます。
3. まとめ
いかがでしたでしょうか。インスタンスタイプの変更がス即座にできることとノートブックの共有の機能は便利な気がします。今回はGAされたNotebookの機能の紹介でしたがSageMaker Studioには他にもDebuggerやExperimentsのような便利な機能があります。UIもJupyterLabと変わりないのでSageMaker Studioに移ってもよいのではないでしょうか。
