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

共有スペースを使用して、他のユーザーとリアルタイムでコラボレーションできます。共有スペースは次の場所で利用できます。

  • Amazon SageMaker スタジオクラシック

  • JupyterLab

Amazon SageMaker Studio クラシック共有スペースは、 JupyterServer 共有アプリケーションと共有ディレクトリで構成されています。 JupyterLab 共有スペースは、Amazon SageMaker Studio JupyterLab 内の共有アプリケーションと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、ユーザーが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で、 SageMaker 共有スペース内のリソース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。

Studio Classic 共有スペースは Studio Classic KernelGateway とアプリケーションのみをサポートします。共有スペースでは、 JupyterLab 3 つのイメージの Amazon リソースネーム (ARN) の使用のみがサポートされます。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、 SageMaker SageMaker 共有スペースの範囲内で作成したすべてのリソースに自動的にタグを付けます。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、作成されたドメインと同じ VPC 設定を使用します。

注記

共有スペースは、Amazon SageMaker データラングラーや Amazon EMR の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は、ドメイン ARN タグと共有スペース ARN タグで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。 

AWS CloudTrail これらのタグを使用して使用状況を監視できます。詳細については、「Amazon SageMaker API 呼び出しをでログに記録する」を参照してください AWS CloudTrail。

これらのタグを使用して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しているユーザーは、共有の Studio Classic アプリケーションにアクセスして、ノートブックにリアルタイムでアクセス、読み取り、編集できます。リアルタイムコラボレーションは、 JupyterServer 共有スペース内の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、共有の Studio Classic で Jupyter Notebook を開いたり、表示したり、編集したり、実行したりできるほか、 JupyterLab そのスペース内のアプリケーションも同時に開いたり、表示したり、編集したり、実行したりできます。

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。

複数のユーザーによる変更を追跡するには、Studio Classic に組み込まれている Git ベースのバージョン管理を使用することを強くお勧めします。

JupyterServer 2

スタジオクラシック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。 JupyterLab 一部の拡張機能やパッケージでは、Jupyter Server をバージョン 1 に強制的にダウングレードできます。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 イメージを取り込む」を参照してください。