インストールガイド

Python 3 をインストールします。詳細については、「Installing Python 3 and Python Packages」を参照してください。

JupyterLab バージョン 3 以降をインストールします。詳細については、JupyterLab SDK ドキュメントを参照してください。

をインストールします AWS CLI。詳細については、「AWS CLI CLI の最新バージョンを使用してインストールまたは更新を行う」を参照してください。

2 セットのアクセス許可をインストールします。IAM ユーザーには SageMaker AI にジョブを送信するアクセス許可が必要です。送信すると、ノートブックジョブ自体が IAM ロールを引き受けます。このロールには、ジョブタスクに応じてリソースにアクセスするためのアクセス許可が必要です。

1. IAM ユーザーをまだ作成していない場合は、「AWS アカウント での IAM ユーザーの作成」を参照してください。

2. ノートブックジョブロールをまだ作成していない場合は、「IAM ユーザーにアクセス許可を委任するロールの作成」を参照してください。

3. 必要なアクセス許可と信頼ポリシーをユーザーとロールにアタッチします。手順とアクセス許可の詳細については、「ローカル Jupyter 環境にポリシーとアクセス許可をインストールする」を参照してください。

新しく作成した IAM ユーザーの AWS 認証情報を生成し、JupyterLab 環境の認証情報ファイル (~/.aws/credentials) に保存します。これは CLI コマンド aws configure で行うことができます。手順については、「設定ファイルと認証情報ファイルの設定」の「コマンドを使用した構成設定の設定と表示」を参照してください。

（オプション) デフォルトでは、スケジューラ拡張機能は Python 2.0 で構築済みの SageMaker AI Docker イメージを使用します。ノートブックで使用されているデフォルト以外のカーネルは、すべてコンテナにインストールする必要があります。ノートブックをコンテナまたは Docker イメージで実行する場合は、Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) イメージを作成する必要があります。Docker イメージを Amazon ECR にプッシュする方法については、「Docker イメージをプッシュする」を参照してください。

SageMaker Notebook Jobs 用の JupyterLab 拡張機能を追加します。コマンド pip install amazon_sagemaker_jupyter_scheduler を使用して JupyterLab 環境に追加できます。コマンド sudo systemctl restart jupyter-server を使用して Jupyter サーバーを再起動する必要がある場合があります。

次のコマンド jupyter lab を使用して JupyterLab を起動します。

Jupyter Notebook タスクバーに Notebook Jobs ウィジェット ( ) が表示されていることを確認します。