環境を管理する - Amazon SageMaker
デフォルトの環境環境を表示する新しい conda 環境を作成、アクティブ化して使用するサンプルの Studio Lab 環境の使用環境をカスタマイズするStudio Lab を更新する

翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。

環境を管理する

Amazon SageMaker Studio Lab は、Studio Lab ノートブックインスタンス用にプリインストールされた環境を提供します。環境では、使用するパッケージと共に Studio Lab ノートブックインスタンスを起動できます。そのためには、環境にパッケージをインストールし、その環境をカーネルとして選択します。

Studio Lab には、さまざまな環境が事前にインストールされています。機械学習 (ML) エンジニアやデータサイエンティストが使用する一般的なパッケージが多く含まれているフルマネージド環境を使用する場合、通常 sagemaker-distribution 環境を使用します。それ以外にも、環境を永続的にカスタマイズする場合に、default 環境を使用できます。事前にインストールされ、使用可能な Studio Lab 環境の詳細については、「Studio Lab のプレインストール環境」を参照してください。

新しいパッケージ (またはライブラリ) を追加すれば、環境をカスタマイズできます。Studio Lab から新しい環境を作成したり、互換性のある環境をインポートしたり、環境をリセットしてスペースを作成したりすることもできます。

次のコマンドを Studio Lab ターミナルで実行できます。ただし、パッケージをインストールするときは、パッケージが対象となる環境にインストールされるように Studio Lab Jupyter ノートブック内でインストールすることを強くお勧めします。Jupyter ノートブックでコマンドを実行するには、セルを実行する前にコマンドの先頭に % を付けてください。例えば、ターミナルのコードスニペット pip list は、Jupyter ノートブックの %pip list と同じです。

次のセクションでは、default conda 環境、そのカスタマイズ方法、conda 環境の追加および削除方法について説明します。Studio Lab にインストールできるサンプル環境の一覧については、「Creating Custom conda Environments」を参照してください。Studio Lab でこれらのサンプル環境 YAML ファイルを使用するには、「ステップ 4: Studio Classic に Studio Lab conda 環境をインストールする」を参照してください。

デフォルトの環境

Studio Lab では conda 環境を使用して、ノートブックを実行するために必要なソフトウェアパッケージをカプセル化します。プロジェクトには、default という名前のデフォルトの conda 環境と IPython カーネルが含まれています。この環境は、Jupyter ノートブックのデフォルトのカーネルとして機能します。

環境を表示する

Studio Lab の環境を表示するには、ターミナルまたは Jupyter ノートブックを使用できます。次のコマンドを Studio Lab ターミナルで使用できます。Jupyter ノートブックで対応するコマンドを実行する場合は、「環境を管理する」を参照してください。

[ファイルブラウザ] ( ) パネルを開いて Studio Lab ターミナルを開き、ファイルブラウザの上部にあるメニューでプラス (+) 記号を選択して [ランチャー] を開き、[ターミナル] を選択します。Studio Lab ターミナルから次を実行して conda 環境を一覧表示します。

conda env list

このコマンドを使用すると、ファイルシステム内の conda 環境とその場所のリストが出力されます。Studio Lab にオンボードするとき、studiolab conda 環境が自動的にアクティブ化されます。オンボード後に一覧表示される環境の例を次に示します。

# conda environments:
#
default                  /home/studio-lab-user/.conda/envs/default
studiolab             *  /home/studio-lab-user/.conda/envs/studiolab
studiolab-safemode       /opt/amazon/sagemaker/safemode-home/.conda/envs/studiolab-safemode
base                     /opt/conda
sagemaker-distribution     /opt/conda/envs/sagemaker-distribution

アクティブ化された環境は * でマークされています。

新しい conda 環境を作成、アクティブ化して使用する

複数の異なるユースケースに応じて複数の環境を維持する場合は、プロジェクト内に新しい conda 環境を作成できます。以下のセクションでは、新しい conda 環境を作成して有効化する方法について説明します。カスタム環境の作成方法を示す Jupyter Notebook については、 SageMaker 「Studio Lab でのカスタム環境のセットアップ」を参照してください。

注記

複数の環境の維持は、Studio Lab の使用可能なメモリに対してカウントされます。

conda 環境を作成する

conda 環境を作成するには、ターミナルから次の conda コマンドを実行します。この例では、Python 3.9 で新しい環境を作成します。

conda create --name <ENVIRONMENT_NAME> python=3.9

conda 環境が作成されると、環境リストで環境を表示できます。環境リストを表示する方法の詳細については、「環境を表示する」を参照してください。

Conda 環境をアクティブ化する

conda 環境を有効にするには、ターミナルで次のコマンドを実行します。

conda activate <ENVIRONMENT_NAME>

このコマンドを実行すると、conda または pip を使用してインストールしたパッケージが環境にインストールされます。パッケージのインストールの詳細については、「環境をカスタマイズする」を参照してください。

conda 環境を使用する

新しい conda 環境をノートブックで使用するには、環境に ipykernel パッケージをインストールしている必要があります。

conda install ipykernel

環境に ipykernel パッケージがインストールされると、その環境をノートブックのカーネルとして選択できます。

環境がカーネルとして使用可能 JupyterLab であることを確認するには、再起動が必要になる場合があります。これは、 SageMaker Studio Lab のトップメニューで Amazon Studio Lab を選択し、再起動 JupyterLab... を選択することで実行できます。

Studio Lab Launcher から新しいノートブックを作成するとき、[ノートブック] の下にカーネルを選択するオプションが表示されます。Studio Lab UI の概要については、「Amazon SageMaker Studio Lab UI の概要」を参照してください。

Jupyter ノートブックが開いているときは、トップメニューから [カーネル] を選択してカーネルを選択し、[Change Kernel...] を選択します。

サンプルの Studio Lab 環境の使用

Studio Lab は、SageMaker Studio Lab Examples リポジトリからサンプルカスタム環境を提供します。これらの環境を複製および構築する方法は次のとおりです。

  1. 「」の手順に従って SageMaker Studio Lab Examples GitHub リポジトリのクローンを作成します GitHub リソースを使用する。

  2. Studio Lab の左側のメニューで [ファイルブラウザ] アイコン ( ) を選択すると、左側に [ファイルブラウザ] パネルが表示されます。

  3. ファイルブラウザで、studio-lab-examples/custom-environments ディレクトリに移動します。

  4. 構築する環境のディレクトリを開きます。

  5. フォルダ内の .yml ファイルを右クリックし、[conda 環境の構築] を選択します。

  6. conda 環境の構築が完了した後、環境をカーネルとして使用できます。既存の環境をカーネルとして使用する方法の詳細については、「新しい conda 環境を作成、アクティブ化して使用する」を参照してください。

環境をカスタマイズする

必要に応じて拡張機能やパッケージをインストールおよび削除することにより、環境をカスタマイズできます。Studio Lab にはパッケージが事前にインストールされた環境が付属しており、事前にインストールされたパッケージは Studio Lab の使用可能なメモリに対してカウントされないため、既存の環境を使用すると時間とメモリを節約できます。事前にインストールされ、使用可能な Studio Lab 環境の詳細については、「Studio Lab のプレインストール環境」を参照してください。

default 環境にインストールされた拡張機能とパッケージはプロジェクト内に保持されるため、プロジェクトのランタイムセッションごとにパッケージをインストールする必要はありません。ただし、sagemaker-distribution 環境にインストールされてた拡張機能とパッケージは保存されないため、次回のセッション中に新しいパッケージをインストールする必要があります。このため、パッケージが対象となる環境にインストールされるように、ノートブック内でパッケージをインストールすることを強くお勧めします。

環境を表示するには、conda env list コマンドを実行します。

環境をアクティブ化するには、conda activate <ENVIRONMENT_NAME> コマンドを実行します。

環境内のパッケージを表示するには、conda list コマンドを実行します。

パッケージをインストールする

パッケージが対象となる環境にインストールされるように、Jupyter ノートブック内でパッケージをインストールすることを強くお勧めします。Jupyter ノートブックから環境に追加パッケージをインストールするには、Jupyter ノートブック内のセルで次のいずれかのコマンドを実行します。これらのコマンドは、現在アクティブ化されている環境にパッケージをインストールします。

  • %conda install <PACKAGE>

  • %pip install <PACKAGE>

!pip または !conda コマンドの使用はお勧めしません。これらのコマンドは、複数の環境がある場合に、予期しない方法で動作することがあるためです。

環境に新しいパッケージをインストールしたら、パッケージがノートブックで動作していることを確認するためにカーネルを再起動する必要がある場合があります。これは、 SageMaker Studio Lab のトップメニューで Amazon Studio Lab を選択し、再起動 JupyterLab... を選択することで実行できます。

パッケージを削除する

パッケージを削除するには、コマンドを実行します。

%conda remove <PACKAGE_NAME>

このコマンドは、依存関係のない代替パッケージが見つからない限り、<PACKAGE_NAME> に依存するパッケージをすべて削除します。

環境内のパッケージをすべて削除するには、コマンドを実行します。

conda deactivate
&& conda env remove --name
<ENVIRONMENT_NAME>

Studio Lab を更新する

Studio Lab を更新するには、すべての環境とファイルを削除します。

  1. すべての conda 環境を一覧表示します。

    conda env list

  2. ベース環境をアクティブ化します。

    conda activate base

  3. conda 環境のリストからベース以外の各環境を削除します。

    conda remove --name <ENVIRONMENT_NAME> --all

  4. Studio Lab のすべてのファイルを削除します。

    rm -rf *.*