AWS日記32 (SageMaker Studio)

# はじめに
今回は [Amazon SageMaker Studio](https://aws.amazon.com/jp/sagemaker/studio/) を試します。

機械学習のための統合開発環境を起動し、サンプルコードを実行します。


# 初回設定
 - AWSマネジメントコーンソールから Amazon SageMaker > SageMaker Domain を開きます。
 - クイックスタート欄のIAMロールを設定します。
 - 次の画面でVPCを設定します。

![sagemaker_studio_1.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/586707/d68cbd11-0793-d833-8c61-03acbccb2652.jpeg)


# 起動
 - 初回設定の後しばらく待ちます。

![sagemaker_studio_2.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/586707/fa62c101-50d4-6b6d-185f-2c4bf22e47f5.jpeg)

 - ユーザーが表示された後、「Studioを開く」をクリックします。

![sagemaker_studio_2-2.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/586707/0ddbe7fd-7218-5657-a049-323472a86ba7.jpeg)


# サンプルコード実行
 - Studioを開いた直後はLauncherタブが表示されます。

![sagemaker_studio_3.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/586707/7b0b8f96-57bc-5576-3cec-7f7f67635c5f.jpeg)

 - Launcherタブの最下部にある「System terminal」をクリックし、ターミナルタブを開きます。

![sagemaker_studio_4.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/586707/c95dde8a-7465-4ccb-2133-db37c59426b6.jpeg)

 - サンプルコードを取得します。今回は [amazon-sagemaker-examples](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/master/aws_sagemaker_studio/getting_started) を取得しました。

![sagemaker_studio_5.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/586707/56bd040e-4558-2734-9799-48b017d620ae.jpeg)

 - ipynbファイルを開き、コードにフォーカスをあわせて画面上部の▶ボタンをクリックすると、コードを実行できます。

![sagemaker_studio_6.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/586707/a15b7a14-eb01-2e90-54b2-8752f9e6db61.jpeg)


# TensorFlowチュートリアルを試す

 - TensorFlowチュートリアルのコードを取得します。[tensorflow/docs-l10n](https://github.com/tensorflow/docs-l10n)

![git_clone.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/586707/c25b4203-9bee-21c1-87e6-0270514d631d.jpeg)

 - 新規ノートブックを開きます。

![new_notebook.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/586707/6ad03561-e4ba-bbc7-18d8-cb73ef37a6d3.jpeg)


 - 必要なパッケージをインストールします。

![pip_install.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/586707/9a1e7f9c-fe9f-5ea9-8939-c37724c084d4.jpeg)

 - チュートリアルのコードを開きます。先ほど取得したファイルから [site/ja/hub/tutorials/image_enhancing.ipynb](https://github.com/tensorflow/docs-l10n/blob/master/site/ja/hub/tutorials/image_enhancing.ipynb) を選択します。

![starting_notebook_kernel.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/586707/a31209c6-ebdd-41bd-c6a4-cb44738e51d5.jpeg)

 - コードにフォーカスをあわせて画面上部の▶ボタンをクリックすると、コードを実行できます。

![image_enhancing01.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/586707/d0518069-ee63-f3d8-68f8-6c281acf8cb3.jpeg)


![image_enhancing02.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/586707/e9b9f19a-fd57-acc7-0b98-4fd8a16c4927.jpeg)


# 終了
 - File > Shut Down をクリックします。

![sagemaker_studio_7_1.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/586707/1d300c3a-f70e-114e-5a6b-b1558437df4a.jpeg)

 - 「Server stopped」の表示が出るので、ページを閉じます。

![sagemaker_studio_7.jpg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/586707/ee3cda04-ea6d-89f2-cc98-2ad86de97e8f.jpeg)


# 終わりに
SageMaker Studio を試しました。
[自動シャットダウン拡張機能を利用した Amazon SageMaker Studio のコスト削減方法](https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/save-costs-by-automatically-shutting-down-idle-resources-within-amazon-sagemaker-studio/)が紹介されているので、今後試して行こうと思います。


<details><summary>参考資料</summary><div>

[SageMaker Studioが東京リージョンで使えるようになりました。 #SageMaker](https://dev.classmethod.jp/articles/sagemaker-studio-tokyo-region/)

[Amazon SageMaker Studioを使って機械学習をやってみる](https://dev.classmethod.jp/articles/try-sagemaker-studio/)

[Amazon SageMaker とは](https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/whatis.html)

[Amazon SageMaker のよくある質問](https://aws.amazon.com/jp/sagemaker/faqs/)

[Amazon SageMaker Examples](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples)

[ESRGAN を使用した画像超解像](https://tensorflow.google.cn/hub/tutorials/image_enhancing?hl=ja)


[【入門】機械学習に1時間でコードレベルまで入門する方法 #Keras #SageMakerStudio](https://dev.classmethod.jp/articles/learn-machine-learning-within-an-hour-with-sagemaker/)