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【AWS】Amazon Sagemaker Studioを利用してみる

Amazon Sagemaker Studioとは?

機械学習のための統合開発環境(IDE)であり、開発者は統合された、生産性を大きく向上する視覚的なインタフェースを使ってコードを書いたり、実験管理をしたり、データを可視化したりデバッグやモニタリングをすることができます。

利用方法

2019年12年30日現在は、プレビュー中なので、「オハイオ」リージョンのみで利用可能です。
 2019-12-29 18.08.04.png

SSOの設定

SSOで開始するを選択すると、登録情報の入力画面が表示されるため、必要項目を入力します。
 2019-12-29 18.09.11.png

登録したメールアドレスに招待のURLが届いているので、クリックして、パスワードを更新する

Amazon Sagemaker Studioの設定

アクセス許可の指定を行います。
今回は、既存の物を利用しないため、新規作成を行いました。
指定するS3バケットへのアクセスは許可しませんでした。
 2019-12-29 18.27.22.png
新規作成すると下記のように新規作成されます。

 2019-12-29 18.25.48.png

Notebook resource configurationについては、デフォルトのまま、選択しておきます。

次に進むと下記のような表示になります。
 2019-12-29 18.31.56.png
「Pending」が終了したら、ユーザーの割り当てボタンを押します。

 2019-12-29 19.59.00.png

先ほど、SSOを設定したユーザーを指定します。

Sagemaker Studioの開始方法

先ほどのSSOの登録をしたEmailアドレスに届いているYour User portal URLのアドレスをクリックしてSSOのアドレスでログインする

ログインすると、下記のような画面が表示され、「Amazon SageMaker Studio」のサービスが選択できるようになっている。

 2019-12-29 22.29.30.png

選択するとサービスの読み込み画面が表示されます。
 2019-12-29 23.15.24.png

SageMaker Studioの実行

左上のを押してLauncherを開く
 2019-12-29 23.51.16.png

NotebookのPython 3のボタンを押して作成する

 2019-12-30 0.01.19.png

データの取得

別紙参照

 2019-12-30 0.39.53.png
 2019-12-30 0.40.03.png

モデルの作成

下記の設定でモデルの生成を行います。

image.png

image.png

モデル生成後

目的を持たずに実験していたので、やる事が思いつかず途方にくれてしまいました。
次、利用する際は、最終的な目標を持ち、モデルを作成しようと思いました。

s_Pure
AIやブロックチェーンに興味があります(^O^)/ Pythonエンジニア データサイエンティスト クラウド関連を最近は触っています
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