共有スペースでコラボレーション - Amazon SageMaker

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共有スペースでコラボレーション

Amazon SageMaker Studio Classic 共有スペースは、共有 JupyterServer アプリケーションと共有ディレクトリで構成されます。 JupyterLab 共有スペースは、共有 JupyterLab アプリケーションと Amazon SageMaker Studio 内の共有ディレクトリで構成されます。ドメイン内のすべてのユーザープロファイルは、ドメイン内のすべての共有スペースにアクセスできます。Amazon は、その共有スペースで起動する Amazon SageMaker Studio Classic アプリケーションのコンテキスト内の共有スペースにリソース SageMaker を自動的にスコープします。共有スペースのリソースにはノートブック、ファイル、実験、モデルなどがあります。共有スペースを使用して、自動タグ付け、ノートブックのリアルタイム共同編集、カスタマイズなどの機能を使用して、他のユーザーとリアルタイムでコラボレーションします。

共有スペースは で利用できます。

  • Amazon SageMaker Studio Classic

  • JupyterLab

Studio Classic 共有スペースは、Studio Classic と KernelGateway アプリケーションのみをサポートします。共有スペースは、 JupyterLab 3 イメージの Amazon リソースネーム () の使用のみをサポートしますARN。詳細については、「JupyterLab バージョニング」を参照してください。

Amazon は、共有スペースの範囲内で作成したすべての SageMaker リソース SageMaker を自動的にタグ付けします。これらのタグを使用して、 AWS Budgetsなどのツールを使用してコストをモニタリングしたり予算を計画したりできます。

共有スペースは、作成したドメインと同じVPC設定を使用します。

注記

共有スペースは、Amazon SageMaker Data Wrangler または Amazon EMRクロスアカウントクラスターの使用をサポートしていません。

自動タグ付け

共有スペースで作成されたすべてのリソースには、ドメインARNタグと共有スペースARNタグが自動的にタグ付けされます。ドメインARNタグはドメイン ID に基づいており、共有スペースARNタグは共有スペース名に基づいています。 

これらのタグを使用して使用状況をモニタリングできます AWS CloudTrail 。詳細については、「 で Amazon SageMaker API コールを記録する AWS CloudTrail」を参照してください。

これらのタグを使用して、 でコストをモニタリングすることもできます AWS Billing and Cost Management。詳細については、AWS 「コスト配分タグの使用」を参照してください。

ノートブックのリアルタイム共同編集

共有スペースの主な利点は、共有スペースのメンバー間のコラボレーションがリアルタイムで簡単に行えることです。ワークスペースでコラボレーションするユーザーは、ノートブックにリアルタイムでアクセス、読み取り、編集できる共有 Studio Classic アプリケーションにアクセスできます。リアルタイムコラボレーションは、共有スペース内の JupyterServer アプリケーションでのみサポートされます。

共有スペースにアクセスできるユーザーは、共有 Studio Classic またはそのスペースの JupyterLab アプリケーションで Jupyter ノートブックを同時に開いて、表示、編集、実行できます。

ノートブックでは、共同編集を行う各ユーザーを、ユーザープロファイル名を示す異なるカーソルで示します。複数のユーザーが同じノートブックを閲覧できますが、共同編集は 2~5 人の少人数のグループに最適です。

複数のユーザーが行った変更を追跡するには、Studio Classic の組み込み Git ベースのバージョンコントロールを使用することを強くお勧めします。

JupyterServer 2

Studio Classic で共有スペースを使用するには、Jupyter Server バージョン 2 が必要です。特定の JupyterLab 拡張機能とパッケージでは、Jupyter Server をバージョン 1 に強制的にダウングレードする可能性があります。これにより、共有スペースは使用できなくなります。コマンドプロンプトで以下を実行すると、バージョン番号を変更して共有スペースを引き続き使用できます。

conda activate studio pip install jupyter-server==2.0.0rc3

共有スペースのカスタマイズ

ライフサイクル設定またはカスタムイメージをを共有スペースアタッチするには、 AWS CLIを使用する必要があります。ライフサイクル設定の作成やアタッチの詳細については、「ライフサイクル設定の作成と関連付け」を参照してください。カスタムイメージの作成やアタッチの詳細については、「独自の SageMaker イメージを持参する」を参照してください。