概要
AWSのGPUインスタンスを用いてjupyter notebookを起動するまでを記載する。
環境
・mac OS Catalina 10.15.6
・AWS Deep Learning AMI (Ubuntu 18.04)
手順
インスタンス作成
○EC2インスタンスを作成する
AMI:AWS Deep Learning AMI (Ubuntu 18.04)
インスタンスタイプ:GPU インスタンス p2.xlarge
ストレージサイズ (GiB):200
あとはデフォルト
→インスタンスの作成に失敗 下記エラーが
You have requested more vCPU capacity than your current vCPU limit of 4 allows for the instance bucket that the specified instance type belongs to. Please visit http://aws.amazon.com/contact-us/ec2-request to request an adjustment to this limit.
どうやらインスタンス制限がかかっている模様。キャパシティをあげる申請を行う。
○下記サイトを利用すると引き上げ容量を計算し、申請画面へと遷移することができる。
https://ap-northeast-1.console.aws.amazon.com/ec2/home?region=ap-northeast-1#LimitsCalculator
※外国は24時間対応しているそうなので、英語設定を行い、英語で申請を出すと早く申請が降りる
改めてインスタンス作成を行う。
ssh接続
ターミナルにssh接続コマンドを入力する
ssh -i <pemファイルのアドレス> ubuntu@パブリック DNS（ec2-○○○.com）
pytorchの環境に入る
source activate pytorch_p36
jupyter notebook設定
jupyter notebookにパスワードを設定する
jupyter notebook password
パスワードは下記jsonファイルに保存されているのでコピーする
less ./.jupyter/jupyter_notebook_config.json
各種設定を※pyファイルに記載する
vi ./.jupyter/jupyter_notebook_config.py
c = get_config()
c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0'
c.NotebookApp.open_browser = False
# 先ほどコピーしたhash関数で生成したパスワード(sha1:###)は以下に記載する
c.NotebookApp.password = 'コピーしたパスワード'
c.NotebookApp.port=8888
いざ、jupyter notebookを開く
jupyter notebook
http:<アドレス>:8888で起動
起動しない
理由はインスタンス作成時にセキュリティーグループの設定でルールの追加を行っていないからだった
EC2のページの左からセキュリティーグループを選択
→設定しているセキュリティーグループを選択
→アクションを選択し、インバウンドルールを編集する
○カスタムTCP TCP 8888
を追加する（今回はSHH,カスタムTCPともにソースはマイIPを選択した）
そして、もう一度
jupyter notebook
http:<アドレス>:8888で起動
開かない...
原因は、アドレスにプライベートIPを記載していたからだった
パブリックIPを記載し、もう一度
成功
パスワードを入力し、問題なくjupyter notebookを起動することが出来た。
以上
<追記>
確認していないが、下記でローカルに繋げると思う。
ssh -L 8888:localhost:8888 ~
こうすると、サーバーのパブリックIPで接続していたところが、localで接続できるようになる
http://<サーバーアドレス>:8888 → http://localhost:8888