SageMaker Studio Lab 使ってみた [Python]
これは、 Python Advent Calendar 2021 https://qiita.com/advent-calendar/2021/python の４日目の記事です
AWS、JupyterLab IDEベースの新サービス「SageMaker Studio Lab」無料提供を発表
https://www.publickey1.jp/blog/21/awsjupyterlab_idesagemaker_studio_labaws_reinvent_2021.html
・・・ということで、
AWSアカウントとの紐付けもなく、クレジットカードの登録もないそうなので、気軽に登録してみた。
https://studiolab.sagemaker.aws/ ←ここの Request free account から登録
すぐに届く「Verify your email」という e-mail のボタンを押すと、「ウェイトリストに追加したよー」という画面に遷移する。
しばらくして「アカウント作る準備ができたよ」 というメールが来たら、リンク踏んでアカウントを作る。
ちなみに、送られてくるメールの Subject が微妙で、迷惑メールに入ってしまう可能性高いので注意。
アカウント作る準備ができたよメールに気づかないところだった。
ここまでやると、 https://studiolab.sagemaker.aws/ ここの Sign in からログインできる
試しに、mecab mecab-ipadic をインストールして pure-pyawabi https://pypi.org/project/pure-pyawabi/ で形態素解析してみた。https://gist.github.com/nakagami/a7023998ffaa50bd2a64626e0777b7ee
自己満足のために頑張ったけど、 janome をインストールするのが簡単。
本当は NEologd をインストールしたかったんだけど↓ ./configure でエラーになって挫折
https://qiita.com/yaiwase/items/8e1063d86b4a5861a743
他のマシンで辞書データを作って、どこかにアップロードして、そのどこかからダウンロードしたらいけるかなって思う。
aws コマンド、 curl は入っている。ssh や scp は入ってない。
git は入っているが ssh が使えないので、public なリポジトリに https でアクセスして clone はできるが push はできない。
記事では「PythonやR言語などに対応しており」と書いてるけど、デフォルトでは R のカーネルは使えるようにはなってないっぽい。conda は入っている。
R は、 https://nxdataka.netlify.app/rjup/ こんな感じで自分でインストールしろってことかな。
vi/vim は入ってない。 pip で pyvim https://pypi.org/project/pyvim/ を入れたら Terminal で使えている。
Terminal のフォントが、ちょっと見づらいなぁと思うけど、フォントを変更する簡単なメニューはなさそう。
Settings → Advanced Settings Editor → Terminal で style を設定できるみたいだけど、思ったように設定する自信がないのでそのまま。
16Gbytes のメモリと 15Gbytes のストレージなので、機械学習の学習用には十分なのでは。
なんか、面白いことできないかなぁ。
環境は /etc/os-release を見ると Ubuntu20.04 ベースのようなので、 apt install できると色々便利そうなんだけど、今のところ root の権限を得る方法がわからず。
・・・と思ったら、 stackoverflow で質問してる人がいて（速い！）やはりできないようだ
https://stackoverflow.com/questions/70202848/is-it-possible-to-apt-install-in-sagemaker-studio-lab/70204408
ssh クライアントだけ、入れてくれないかなぁ
セッション間でストレージが維持されるの素晴らしいんだけど、こうなってくると pip でいろんなものをインストールした後に、
「あー、もう一回最初っからやりたい」
って時に、全部リセットして、もう一回最初っからってどうすればいいのかなと思ったら・・・
https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-lab-use-manage.html
ここに書いてあった。
インストールされているパッケージとか、 conda で環境作る話とかも。まずはここを読めば良さそう。
（!pip install じゃなくて %pip install 使えとか書いてあるな・・・）
あと機械学習なんかの example が、ここにある https://github.com/aws/studio-lab-examples
（2021-12-11 追記）
アカウント登録から使い方の説明、これがわかりやすい
https://tech.nri-net.com/entry/sagemaker_studio_lab
AWS、JupyterLab IDEベースの新サービス「SageMaker Studio Lab」無料提供を発表
https://www.publickey1.jp/blog/21/awsjupyterlab_idesagemaker_studio_labaws_reinvent_2021.html
・・・ということで、
AWSアカウントとの紐付けもなく、クレジットカードの登録もないそうなので、気軽に登録してみた。
https://studiolab.sagemaker.aws/ ←ここの Request free account から登録
すぐに届く「Verify your email」という e-mail のボタンを押すと、「ウェイトリストに追加したよー」という画面に遷移する。
しばらくして「アカウント作る準備ができたよ」 というメールが来たら、リンク踏んでアカウントを作る。
ちなみに、送られてくるメールの Subject が微妙で、迷惑メールに入ってしまう可能性高いので注意。
アカウント作る準備ができたよメールに気づかないところだった。
ここまでやると、 https://studiolab.sagemaker.aws/ ここの Sign in からログインできる
試しに、mecab mecab-ipadic をインストールして pure-pyawabi https://pypi.org/project/pure-pyawabi/ で形態素解析してみた。https://gist.github.com/nakagami/a7023998ffaa50bd2a64626e0777b7ee
自己満足のために頑張ったけど、 janome をインストールするのが簡単。
本当は NEologd をインストールしたかったんだけど↓ ./configure でエラーになって挫折
https://qiita.com/yaiwase/items/8e1063d86b4a5861a743
他のマシンで辞書データを作って、どこかにアップロードして、そのどこかからダウンロードしたらいけるかなって思う。
aws コマンド、 curl は入っている。ssh や scp は入ってない。
git は入っているが ssh が使えないので、public なリポジトリに https でアクセスして clone はできるが push はできない。
記事では「PythonやR言語などに対応しており」と書いてるけど、デフォルトでは R のカーネルは使えるようにはなってないっぽい。conda は入っている。
R は、 https://nxdataka.netlify.app/rjup/ こんな感じで自分でインストールしろってことかな。
vi/vim は入ってない。 pip で pyvim https://pypi.org/project/pyvim/ を入れたら Terminal で使えている。
Terminal のフォントが、ちょっと見づらいなぁと思うけど、フォントを変更する簡単なメニューはなさそう。
Settings → Advanced Settings Editor → Terminal で style を設定できるみたいだけど、思ったように設定する自信がないのでそのまま。
16Gbytes のメモリと 15Gbytes のストレージなので、機械学習の学習用には十分なのでは。
なんか、面白いことできないかなぁ。
環境は /etc/os-release を見ると Ubuntu20.04 ベースのようなので、 apt install できると色々便利そうなんだけど、今のところ root の権限を得る方法がわからず。
・・・と思ったら、 stackoverflow で質問してる人がいて（速い！）やはりできないようだ
https://stackoverflow.com/questions/70202848/is-it-possible-to-apt-install-in-sagemaker-studio-lab/70204408
ssh クライアントだけ、入れてくれないかなぁ
セッション間でストレージが維持されるの素晴らしいんだけど、こうなってくると pip でいろんなものをインストールした後に、
「あー、もう一回最初っからやりたい」
って時に、全部リセットして、もう一回最初っからってどうすればいいのかなと思ったら・・・
https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-lab-use-manage.html
ここに書いてあった。
インストールされているパッケージとか、 conda で環境作る話とかも。まずはここを読めば良さそう。
（!pip install じゃなくて %pip install 使えとか書いてあるな・・・）
あと機械学習なんかの example が、ここにある https://github.com/aws/studio-lab-examples
（2021-12-11 追記）
アカウント登録から使い方の説明、これがわかりやすい
https://tech.nri-net.com/entry/sagemaker_studio_lab
