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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。 エンジニアの大変な作業を肩代わり ・自動構築 ・自動監視 ・構成可視化 クラウド基盤に関わる作業を以上のように効率化します。 SRE/DevOpsエンジニアが行う大変な作業を肩代わりします。 高品質な汎用クラウド基盤の実現 ・クラウド基盤構築/クラウド移行 ・クラウドの保守運用・コスト最適化 など幅広い利用シーンを想定しています。IaaSやPaaSを適切に組み合わせた数百を超える高品質な汎用クラウド基盤を容易に実現できます。 興味を持たれた方には、無料で資料を提供しております。 お気軽にご相談ください。

7. お問合せ

株式会社Definerでは、 ・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。 ・AIやクラウドのITインフラなど、先進的なIT技術のコンサルティングから要件定義 / 設計開発 / 実装、保守運用に至るまでの統合的な支援にコミット。 ・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。 ご相談やお問い合わせは「株式会社Definer」へ。

8. Definerに関して。

・ Definer Incは、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しております。 ・ AIやクラウドのITインフラなど、先進的なIT技術のコンサルティングから要件定義 / 設計開発 / 実装、保守運用に至るまでの統合的な支援にコミットしています。 ・ DevOpsとCI/CDコンサルティングにより「少ないエンジニアで事業が成長する仕組みづくり」「エンジニアが喜ぶ、採用しやすい環境づくり」「高速なアジャイル開発環境」を実現しています。 ・ 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。