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 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

./.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