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SageMaker Studio 環境のセットアップ
Amazon SageMaker Studio とは
Amazon SageMaker Studio は、すべての ML 開発ステップを実行できる、ウェブベースの IDE を提供する Amazon SageMaker の拡張機能です。Chapter 2.2 でご説明した、SageMaker Notebook と同等の機能は、SageMaker Studio 内でもご利用いただけます。ノートブック、試作管理、自動のモデル作成、デバッグ、モデルとデータの変動検出など、すべての ML 開発手順が SageMaker Studio 内で効率的に実行できます。
これから進める Chapter 5. で Amazon SageMaker Studio を使ったハンズオンを試される方は、下記の手順で SageMaker Studio のオンボーディングを実行して下さい。
SageMaker Studio ドメインのクイックスタート
- マネジメントコンソールより、Amazon SageMakerを選択
- 左側メニューよりAmazon SageMaker Studioをクリック
- クイックスタートにチェックが付いていることを確認する
- ユーザー名はdefalult-xxxxxxxxxxxxxのまま、あるいはお好きな名前を入力
- 実行ロールで新しいロールの作成を選択（Chapter 2.2.で同様の ロールを作成した場合は、該当するロールを選択して、7にスキップ）
- 任意のS3バケットにチェックが付いていることを確認し、ロールの作成をクリック
- このアカウントと Studio ユーザー用に Amazon SageMaker プロジェクトテンプレートおよび JumpStart を有効化にチェックが付いていることを確認する
- 右下送信をクリック
- VPCを選択が表示された場合、立ち上げるVPCおよびサブネットを選択する
SageMaker Studioの立ち上がりが始まります。この手順には数分かかります。画面上部に[SageMaker Studio の準備ができました]と表示され、ユーザーのセットアップが終われば準備完了です。
コントロールパネルのユーザー名の右側より、Studioを開くボタンをクリックすることによりJupyterServerに接続できます。
上記の手順でうまくいかない場合
上記のクイックスタートの実行権限がない場合は、下記のいずれかの方法で Studio にオンボードして下さい。