SageMakerのはじめかた

# はじめに

こんにちは。弥生R&D室のsiidaです。R&D室ではSageMakerを使用して機械学習 (ML) のプロジェクトを進めています。SageMakerはMLのための様々な機能が搭載されたサービスであり、データ分析からモデル訓練、ひいてはワークフローの構築まで、SageMakerの中で完結させることができます。

今回はこれまでSageMakerを使ったことがない方向けに、SageMakerのはじめかたについて紹介したいと思います。

SageMakerというと様々なML向けの機能を内包した大きなサービスではありますが、今回はSageMaker Studioを用い、データ分析でおなじみのJupyterを動かすところまで紹介しようと思います。

# SageMakerのはじめかた

![00_console.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/127680/f2f23659-5cf5-faa8-a41f-6d0422b61334.png)


まずはAWSのコンソールを開きます。

![01_search.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/127680/55e7a0df-241d-9374-93e3-799a16765b94.png)


次に、検索窓へ "SageMaker" と入れ、出てきた結果の中から "Amazon SageMaker" をクリックします。

![02_sagemaker.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/127680/4af15a36-7420-b787-4498-e850cdb63acc.png)


するとSageMakerのページへ遷移するので、画面左のメニューから "管理者設定" の下の "ドメイン" をクリックします。

![03_domain.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/127680/c1ae3501-328e-de7a-fe27-40ba226d71da.png)
![04_pre_setting.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/127680/53096d30-692c-5cb6-b5c7-98f076923881.png)


"ドメインを作成" を押すと作成画面が表示されるので、デフォルトの設定のまま "設定" をクリックします。

デフォルトでは "シングルユーザー向けの設定 (クイックセットアップ)" となっており、今回はこちらを使用します。もしネットワークの設定などを細かく決めたい場合には "組織向けの設定" を選択してください。普段のR&D室の業務においても、カスタマイズした設定のものを利用しています。

![05_setting.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/127680/94bf2b4e-7d0e-221e-8d2a-a5f72a68a02d.png)



"設定" をクリックすると自動的にセットアップが始まります。数分間待機したのち、SageMaker Domainが作成されます。

※ブログ作成時の一時的なものなので、ドメインとユーザープロファイルをそのまま掲載しています。

![06_setting_finish.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/127680/565df27e-4dd2-e45a-5daf-bf1af4079d64.png)


作成完了後、画面左のメニューから "Applications and IDEs" の下にある "Studio" を選択します。

![07_open_studio.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/127680/fd6510df-a9d2-f85e-a59b-beb7aff15e12.png)


ドメインとユーザープロファイルがさきほど作成したものであることを確認し、 "Studioを開く" をクリックします。

![08_studio.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/127680/f6442e33-9fcf-9838-43d9-2065778b825e.png)


左上の "Applications" から "JupyterLab" を選択します。

![09_jupyter.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/127680/9517025d-1c8c-3dad-356b-388a073cb2c7.png)

![10_creating_space.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/127680/3bf58fa8-0740-5933-3a3a-b6e186ff3b3d.png)


"Create JupyterLab Space" をクリックし、出現した設定欄にスペースの名前を入力して "Create Space" を押すと、スペースが作成されます。

![11_space.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/127680/5a89dba2-7a46-b97e-1878-fe5fe7f61621.png)


その後、インスタンスの種類やストレージの容量などを確認しつつ "Run Space" を押すとインスタンスが立ち上がります。

![12_run.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/127680/a30c364f-75f2-1bf9-6305-2f91ec6aa2c7.png)
![13_finish.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/127680/308574fd-bab4-6c5f-0175-775296e20e13.png)


最後に "Open JupyterLab" を実行すると、無事にSageMaker上でJupyterを実行できました。

※終了する際には、"Stop Space"を押して実行したスペースを停止してください。

# まとめ

- SageMakerを使用するには、まずドメインを作成します。
- ドメイン作成後 "Applications and IDEs" から "Studio" を選択し、作成したドメインを指定してSageMaker Studioを起動します。
- SageMaker Studioでは "Applications" から "JupyterLab" を選択し、スペースを作成することでJupyterのインスタンスに接続できます。

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本記事は下記の記事と同じ内容です。 アクセス解析を目的としてマルチポストしています。

https://tech-blog.yayoi-kk.co.jp/entry/2024/09/05/110000

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