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共有スペースでコラボレーション
Amazon SageMaker Studio Classic の共有スペースは、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ています。JupyterLab の共有スペースは、Amazon SageMaker Studio 内の共有 JupyterLab 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。ドメイン内のすべてのユーザープロファイルは、その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 SageMaker AI は、その共有スペースで起動した Amazon SageMaker Studio Classic アプリケーションのコンテキスト内で、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。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できます。
共有スペースは以下で利用可能です。
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Amazon SageMaker Studio Classic
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JupyterLab
Studio Classic 共有スペースは、Studio Classic アプリケーションと 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 (ARN) の使用のみをサポートします。詳細については、「JupyterLab のバージョニング」を参照してください。
Amazon SageMaker AI は、共有スペースの範囲内で作成したすべての SageMaker AI リソースに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。
共有スペースが使用する VPC 設定は、その共有スペースが作成されたドメインと同じです。
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 タグが自動的に追加されます。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、「Log Amazon SageMaker API Calls with AWS CloudTrail」を参照してください。
これらのタグを使用して の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 Studio Classic アプリケーションにアクセスして、リアルタイムでノートブックにアクセスし、閲覧や編集を行うことができます。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、そのスペース内で共有されている Studio Classic アプリケーションまたは JupyterLab アプリケーションで Jupyter Notebook 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
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。JupyterLab の拡張機能やパッケージの中には、Jupyter Server をバージョン 1 に強制的にダウングレードできるものがあります。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 AI イメージを取り込む」を参照してください。