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【機械学習入門】Amazon SageMakerでJupyter Notebookを起動する - PrismScaler

1. はじめに

こんにちは!株式会社Definerのライターチームです!
今回は、Amazon SageMakerのノートブックインスタンスでJupyter Notebookを起動する方法について気になりますよね。
実際の画面や、資源を見ながら詳しく解説していきましょう。

2. 目的・ユースケース

この記事では、Amazon SageMakerのノートブックインスタンスでJupyter Notebookを起動したいときに、参考になる情報やプラクティスをまとめています。

3. Amazon SageMakerとは

まずは、Amazon SageMakerについて簡単におさらいします。
Amazon SageMakerは、機械学習モデルを高速に開発、学習、デプロイすることができる、フルマネージドの機械学習プラットフォームです。
Jupyter Notebookインターフェイスとしてインスタンス作成、モデル構築、学習、デプロイまでのフローを実施できます。
 
また、Jupyter Notebookについてもおさらいします。
Jupyter Notebookは、PythonなどをWebブラウザから記述・実行できる統合開発環境です。
データ分析などには欠かせないツールとなっています。

4. Amazon SageMakerのノートブックインスタンスの起動

それでは早速、Amazon SageMakerのノートブックインスタンスでJupyter Notebookを起動していきます。
 
①ノートブックインスタンスの起動
AWSへログインし、「SageMaker」→「ノートブック」→「ノートブックインスタンス」→「ノートブックインスタンスの作成」
今回は、ノートブックインスタンスのタイプはミニマムの「ml.t3.medium」を選択しました。
起動するまで数分かかります。
 

 
②Jupyter Notebookの起動
ステータスが「In Service」となったら、アクションから「Jupyterを開く」をクリックします。
Jupyterが立ち上がったら、「New」→「Terminal」でターミナルを起動します。
 

 
③ノートブックのダウンロード
以下のコマンドでノートブックをダウンロードします。
Jupyterの画面に戻ると、ディレクトリ内にノートブックのモジュールがダウンロードされていることが確認できます。
 
 
sh-4.2$ bash
(base) [ec2-user@ip-xx-xx-xx-xx ~]$ ls
anaconda3  LICENSE                  Nvidia_Cloud_EULA.pdf  SageMaker         sample-notebooks-1667474731  tools
examples   nvidia-acknowledgements  README                 sample-notebooks  src                          tutorials
(base) [ec2-user@ip-xx-xx-xx-xx ~]$ cd SageMaker/
(base) [ec2-user@ip-xx-xx-xx-xx SageMaker]$ wget http://bit.ly/sagemaker-notebooks -O sagemaker-notebooks.zip
--2022-11-03 11:30:26--  http://bit.ly/sagemaker-notebooks
Resolving bit.ly (bit.ly)... 67.199.248.10, 67.199.248.11
Connecting to bit.ly (bit.ly)|67.199.248.10|:80... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 301 Moved Permanently
Location: https://s3-ap-northeast-1.amazonaws.com/samejima-handson/sagemaker_handson.zip [following]
--2022-11-03 11:30:26--  https://s3-ap-northeast-1.amazonaws.com/samejima-handson/sagemaker_handson.zip
Resolving s3-ap-northeast-1.amazonaws.com (s3-ap-northeast-1.amazonaws.com)... 52.219.152.48, 52.219.136.154, 52.219.197.104, ...
Connecting to s3-ap-northeast-1.amazonaws.com (s3-ap-northeast-1.amazonaws.com)|52.219.152.48|:443... connected.
HTTP request sent, awaiting response... 200 OK
Length: 77781 (76K) [application/zip]
Saving to: ‘sagemaker-notebooks.zip’

100%[=================================================================================>] 77,781      --.-K/s   in 0.01s

2022-11-03 11:30:26 (6.28 MB/s) - ‘sagemaker-notebooks.zip’ saved [77781/77781]

(base) [ec2-user@ip-xx-xx-xx-xx SageMaker]$ unzip sagemaker-notebooks.zip
Archive:  sagemaker-notebooks.zip
   creating: sagemaker-notebooks/
  inflating: sagemaker-notebooks/.DS_Store
   creating: sagemaker-notebooks/chainer_mnist/
  inflating: sagemaker-notebooks/chainer_mnist/chainer_mnist.ipynb
  inflating: sagemaker-notebooks/chainer_mnist/chainer_mnist.py
  inflating: sagemaker-notebooks/chainer_mnist/daemon.json
  inflating: sagemaker-notebooks/chainer_mnist/input.html
  inflating: sagemaker-notebooks/chainer_mnist/setup.sh
   creating: sagemaker-notebooks/pytorch_mnist/
  inflating: sagemaker-notebooks/pytorch_mnist/input.html
  inflating: sagemaker-notebooks/pytorch_mnist/mnist.py
  inflating: sagemaker-notebooks/pytorch_mnist/pytorch_mnist.ipynb
  inflating: sagemaker-notebooks/pytorch_mnist/setup.sh
   creating: sagemaker-notebooks/random_cut_forest/
  inflating: sagemaker-notebooks/random_cut_forest/random_cut_forest.ipynb
   creating: sagemaker-notebooks/transfer_learning/
  inflating: sagemaker-notebooks/transfer_learning/Image-classification-transfer-learning.ipynb
   creating: sagemaker-notebooks/xgboost_mnist/
   creating: sagemaker-notebooks/xgboost_mnist/images/
  inflating: sagemaker-notebooks/xgboost_mnist/images/mnist.png
  inflating: sagemaker-notebooks/xgboost_mnist/xgboost_mnist_ja.ipynb
  inflating: sagemaker-notebooks/chainer_mnist/.DS_Store
   creating: sagemaker-notebooks/random_cut_forest/.ipynb_checkpoints/
  inflating: sagemaker-notebooks/random_cut_forest/.ipynb_checkpoints/random_cut_forest-checkpoint.ipynb
  inflating: sagemaker-notebooks/pytorch_mnist/.DS_Store
   creating: sagemaker-notebooks/xgboost_customer_churn/
  inflating: sagemaker-notebooks/xgboost_customer_churn/xgboost_customer_churn.ipynb
(base) [ec2-user@ip-xx-xx-xx-xx SageMaker]$                

5. 引用・参考記事

6. 独自ソリューション「PrismScaler」について

PrismScalerは、開発・運用を要さずにたった3ステップで、AWSやAzure、GCPなどのマルチクラウド基盤構築を実現するWebサービスです。
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お気軽にご相談ください。

7. お問合せ

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・ITの上流から下流まで一気通貫のワンストップソリューションをご提供。
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・少ないエンジニアで事業が成長する仕組みづくりの実現。
・エンジニアが喜ぶ、採用しやすい環境づくりの実現。
・高速なアジャイル開発環境の実現。
・自社プロダクトとしてPrismScalerを展開。
上記事業内容を進行しております。
※「開発者ブログ」では、エンジニアの入門編として有益な情報を無料公開しています。
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・ また、自社プロダクトとしてPrismScalerを展開しております。PrismScalerは、AWS、Azure、GCPなどのマルチクラウド / ITインフラの高品質かつ迅速な、「自動構築」「自動監視」「問題検知」「構成可視化」を実現します。