ステップ 2: Amazon SageMaker ノートブックインスタンスの作成
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。Notebook インスタンスを使用して、データの準備および処理や、機械学習モデルのトレーニングとデプロイに使用できる Jupyter ノートブックを作成および管理します。詳細については、「データの調査、分析、処理」を参照してください。
必要に応じて、後で ML コンピューティングインスタンスタイプを含むノートブックインスタンス設定を変更できます。
Amazon SageMaker ノートブックインスタンスを作成するには
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https://console.aws.amazon.com/sagemaker/
で Amazon SageMaker コンソールを開きます。 -
[ノートブックインスタンス] を選択して、[ノートブックインスタンスの作成] を選択します。
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[ノートブックインスタンスの作成] ページに、以下の情報を入力します (フィールドが記載されていない場合は、デフォルト値のままにします)。
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[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。
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[Instance type (インスタンスタイプ)] として [
ml.t2.medium] を選択します。これは、このノートブックインスタンスでサポートされる最も安価なインスタンスタイプですが、この演習では問題ありません。 -
[IAM ロール] で、[新しいロールの作成]、[ロールの作成] の順に選択します。
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[ノートブックインスタンスの作成] を選択します。
数分で Amazon SageMaker は ML コンピューティングインスタンス (この場合は、ノートブックインスタンス) を起動し、ML 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 ノートブックサーバと一連の Anaconda ライブラリがあります。
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次のステップ
