ステップ 1: Amazon SageMaker ノートブックインスタンスを作成する

Amazon SageMaker ノートブックインスタンスは、Jupyter ノートブックアプリを実行している完全マネージド型機械学習 (ML) Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) コンピューティングインスタンスです。ノートブックインスタンスを使用して、データを事前処理するための Jupyter ノートブックを作成および管理し、機械学習モデルをトレーニングおよびデプロイします。

SageMaker ノートブックインスタンスを作成するには

1. Amazon SageMaker コンソール (https://console.aws.amazon.com/sagemaker/) を開きます。

2. [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] の順に選択します。

3. [Create notebook instance (ノートブックインスタンスの作成)] ページで、次の情報を入力します (フィールドが指定されていない場合は、デフォルト値のままにします)。

   1. [ノートブックインスタンス名] に、ノートブックインスタンスの名前を入力します。

   2. [インスタンスタイプ] で、[] を選択しますml.t2.medium。 これは、ノートブックインスタンスがサポートする最も安価なインスタンスタイプであり、この演習では問題ありません。現在のml.t2.mediumリージョンでAWSインスタンスタイプを使用できない場合は、[] を選択しますml.t3.medium。

   3. [ IAM role] で、[Create a new role] を選択し、[Create role] を選択します。このIAMロールは、名前に sagemaker を含むすべての S3 バケットへのアクセス許可を自動的に取得します。AmazonSageMakerFullAccess ポリシーを使用してこれらのアクセス許可を取得します。アクセス許可は、SageMaker によってロールにアタッチされます。

      注記

      名前IAMに含まれていない S3 バケットにアクセスするためのアクセス許可をsagemakerロールに付与する場合はS3FullAccess、ポリシーをアタッチするか、特定の S3 バケットへのアクセス許可をIAMロールに制限する必要があります。IAM ロールにバケットポリシーを追加する詳細と例については、「バケットポリシーの例」を参照してください。

   4. ノートブックインスタンスの作成.を選択します。

      数分で、 は ML コンピューティングインスタンスSageMaker—を起動します。この場合、ノートブックインスタンス—は 5 GB のAmazon EBSストレージボリュームをアタッチします。ノートブックインスタンスには、事前設定された Jupyter ノートブックSageMakerサーバー、 AWS SDK ライブラリ、および一連の Anaconda ライブラリがあります。

      SageMaker ノートブックインスタンスの作成の詳細については、「ノートブックインスタンスhttps://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/howitworks-create-ws.htmlの作成」を参照してください。

(オプション) SageMaker ノートブックインスタンス設定の変更

ML コンピューティングインスタンスタイプや、作成済みのAmazon EBSノートブックインスタンスのSageMakerストレージサイズを変更する場合は、ノートブックインスタンス設定を編集できます。

SageMaker ノートブックインスタンスタイプと EBS ボリュームを変更および更新するには

1. コンソールの [ノートブックインスタンスSageMaker] ページで、ノートブックインスタンスを選択します。

2. [アクション]、[停止] の順に選択し、ノートブックインスタンスが完全に停止するまで待ちます。

3. ノートブックインスタンスのステータスが [Stopped (停止)] に変わったら、[Actions (アクション)]、[Update setting (設定の更新)] の順に選択します。

   

   1. [ノートブックインスタンスタイプ] で、別の ML インスタンスタイプを選択します。

   2. [Volume size in GB] に、新しい EBS ボリュームサイズを指定する別の整数を入力します。

      注記

      EBS ストレージボリュームは暗号化されているため、 SageMaker はボリュームで使用可能な空き容量を特定できません。これにより、ボリュームのサイズを増やすことができますが、ノートブックインスタンスを更新するときに、ボリュームのサイズを小さくすることはできません。使用中の ML ストレージボリュームのサイズを小さくする場合は、目的のサイズで新しいノートブックインスタンスを作成します。

4. ページの下部で、[Update notebook instance (ノートブックインスタンスの更新)] を選択します。

5. 更新が完了したら、新しい設定でノートブックインスタンスを起動します。

SageMaker ノートブックインスタンス設定の更新の詳細については、「ノートブックインスタンスhttps://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/nbi-update.htmlの更新」を参照してください。

(オプション) SageMaker ノートブックインスタンスの詳細設定

次のチュートリアルビデオではSageMaker、ライフサイクル設定やSageMakerリポジトリのインポートなど、高度なオプションを備えた SageMaker コンソールを使用してGitHubノートブックインスタンスをセットアップして使用する方法を示します。(所要時間: 26:04)。

SageMaker ノートブックインスタンスの詳細については、「Amazon SageMakerノートブックインスタンスの使用」を参照してください。