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

アマゾン 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フルマネージド機械学習 (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すると、データの前処理のための Jupyter ノートブックを作成、管理したり、機械学習モデルをトレーニング、デプロイしたりできます。

を作成するには SageMaker ノートブックインスタンス

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

2. [Notebook instances] (ノートブックインスタンス) を選択して、[Create notebook instance] (ノートブックインスタンスの作成) を選択します。

3. [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)。

   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. [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。現在の AWS リージョンで ml.t2.medium インスタンスタイプを使用できない場合は、ml.t3.medium を選択します。

   3. [IAM role] (IAM ロール) の場合は、[Create a new role] (新しいロールの作成) を選択し、[Create role] (ロールの作成) を選択します。この IAM ロールでは、名前に sagemaker を含むすべての S3 バケットにアクセスするためのアクセス許可を自動的に取得します。これらのアクセス許可は、AmazonSageMakerFullAccessポリシー、どの SageMaker ロールにアタッチします。

      注記

      名前に sagemaker を含まない S3 バケットにアクセスするアクセス許可を IAM 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その IAM ロールに制限します。IAM ロールへのバケットポリシーの追加方法の詳細とサンプルについては、「バケットポリシーの例」を参照してください。

   4. [Create notebook instance] (ノートブックインスタンスの作成) を選択します。

      数分で 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、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 ノートブックサーバーがあります。 SageMaker そしてAWSSDK ライブラリ、一連の Anaconda ライブラリ。

      の作成についての詳細は、を参照してください。 SageMaker ノートブックインスタンス、「」を参照してください。ノートブックインスタンスの作成。

(オプション) 変更 SageMaker ノートブックインスタンスの設定

ML コンピューティングのインスタンスタイプまたはの Amazon EBS ストレージのサイズを変更する場合 SageMaker ノートブックインスタンスが作成されている場合は、ノートブックインスタンスの設定を編集できます。

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

1. リポジトリの []ノートブックインスタンスの「ページ」 SageMaker コンソールで、ノートブックインスタンスを選択します。

2. [Action] (アクション)、[Stop] (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. [Notebook instance type] (ノートブックインスタンスのタイプ) で、別の ML インスタンスタイプを選択します。

   2. [Volume size in GB] (ボリュームサイズ (GB 単位)) で、別の整数を入力して新しい EBS ボリュームサイズを指定します。

      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 ではボリューム上の使用可能な空き容量を判断できません。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. ページの最下部にある [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、[Start] (開始) を選択して、新しい設定でノートブックインスタンスを開始します。

更新の詳細 SageMaker ノートブックインスタンスの設定、を参照してください。ノートブックインスタンスを更新する。

(オプション) の詳細設定 SageMaker ノートブックインスタンス

次のチュートリアルビデオでは、セットアップと使用方法を説明します。 SageMaker によるノートブックインスタンス SageMaker 次のような高度なオプションを備えたコンソール SageMaker ライフサイクル設定とインポート GitHub リポジトリ。(所要時間: 26:04)。

に関する完全なドキュメントについては SageMaker ノートブックインスタンス、「」を参照してください。Amazon SageMaker ノートブックインスタンスを使用する。