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Studio Lab のプレインストール環境
Amazon SageMaker Studio Lab では conda 環境を使用して、プロジェクトのパッケージ (またはライブラリ) を管理します。このガイドでは、conda 環境とは何か、その環境を操作する方法、Studio Lab で使用できるさまざまなプリインストール環境について説明します。
conda 環境は、インストールしたパッケージのコレクションを含むディレクトリです。これにより、特定のパッケージバージョンで隔離された環境を作成し、異なる依存関係を持つプロジェクト間の競合を防ぐことができます。
Studio Lab の conda 環境を操作する方法は次の 2 つです。
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ターミナル: ターミナルを使用して環境を作成、アクティブ化、管理します。
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JupyterLab Notebook: JupyterLab ノートブックを開くときは、使用する環境名のカーネルを選択して、その環境にインストールされたパッケージを使用します。
環境の管理のチュートリアルについては、「環境を管理する」を参照してください。
Studio Lab には、永続メモリ環境または非永続メモリ環境のいずれかであるいくつかのプリインストールされた環境が用意されています。永続メモリ環境に加えられた変更は、次のセッションまで残ります。非永続メモリ環境への変更は次のセッションでは残りませんが、 内のパッケージは Amazon SageMaker AI によって互換性について更新およびテストされます。以下に示すのは、各環境とそのユースケースの概要です。
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sagemaker-distribution: Amazon SageMaker AI によって管理される非永続的な環境。機械学習、データサイエンス、視覚化のための一般的なパッケージが含まれています。この環境は定期的に更新され、互換性がテストされます。共通パッケージがプリインストールされたフルマネージドセットアップが必要な場合、この環境を使用します。sagemaker-distribution環境は Amazon SageMaker Studio Classic で使用されている環境と密接に関連しているため、Studio Lab から Studio Classic に移行した後も、ノートブックは同様に動作します。Studio Lab から Studio Classic に環境をエクスポートする方法については、「Amazon SageMaker Studio Lab 環境を Amazon SageMaker Studio Classic にエクスポートする」を参照してください。 -
default: 最小限のパッケージがプリインストールされた永続的な環境。追加のパッケージをインストールして大幅にカスタマイズする場合、この環境を使用します。 -
studiolab: JupyterLab とその他の関連パッケージがインストールされている永続メモリ環境。JupyterLab ユーザーインターフェイスを設定し、Jupyter サーバー拡張をインストールする場合、この環境を使用します。 -
studiolab-safemode: プロジェクトランタイムに問題がある場合、非永続的な環境が自動的にアクティブ化されます。この環境は、トラブルシューティングの目的で使用します。トラブルシューティングの詳細については、「トラブルシューティング」を参照してください。 -
base: システムツールに使用される非永続的な環境。この環境は、お客様による使用を意図していません。
環境内のパッケージを表示するには、conda list コマンドを実行します。
環境へパッケージをインストールする方法については、「環境をカスタマイズする」を参照してください。
Studio Lab から Amazon SageMaker Studio Classic への移行を予定している場合は、「Amazon SageMaker Studio Lab 環境を Amazon SageMaker Studio Classic にエクスポートする」を参照してください。
SageMaker AI イメージとそのバージョンについては、「」を参照してくださいStudio Classic で使用できる Amazon SageMaker AI イメージ。
