Amazon SageMaker Studio Lab スターターアセットを使用する - Amazon SageMaker

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Amazon SageMaker Studio Lab スターターアセットを使用する

Amazon SageMaker Studio Lab では、機械学習 (ML) の実務者による使用開始に役立つ以下のアセットをサポートしています。このガイドでは、プロジェクトのノートブックのクローンを作成する方法について説明します。

入門用ノートブック

Studio Lab には、一般的な情報を提供し、主要なワークフローを解説するスターターノートブックが付属しています。プロジェクトランタイムを初めて起動すると、このノートブックが自動的に開きます。

Dive into Deep Learning

Dive into Deep Learning (D2L) は、機械学習を支えるアイデア、数理理論、コードを解説するインタラクティブなオープンソースのブックです。150 以上の Jupyter ノートブックが備わった D2L を使用すると、深層学習の原則の包括的な概要を理解できます。D2L の詳細については、「D2L のウェブサイト」を参照してください。

次の手順では、D2L Jupyter ノートブックのクローンをインスタンスに作成する方法を示します。

  1. 「プロジェクトランタイムを開始する」に従って、Studio Lab プロジェクトのランタイム環境を起動して開きます。

  2. Studio Lab が開いたら、左側のサイドバーにある [Git] タブ ( Black square icon representing a placeholder or empty image. ) を選択します。

  3. [リポジトリのクローンを作成] を選択します。Git リポジトリ URL (.git) MLU で、以下の手順に従って git リポジトリ D2L を貼り付けます。現在 Git リポジトリにいるために [リポジトリのクローン作成] オプションが表示されない場合は、ユーザディレクトリに戻って新しいリポジトリをクローンしてください。ユーザーディレクトリに戻るには、左側のサイドバーの [フォルダ] タブ ( Black square icon representing a placeholder or empty image. ) を選択します。ファイル検索バーの下にある [フォルダ] タブで、現在開いているリポジトリの左側にある [フォルダ] アイコンを選択します。ユーザーディレクトリに移動したら、左側のサイドバーの [Git] タブを選択し、[リポジトリクローンの作成] を選択します。

  4. Studio Lab プロジェクトの概要ページに移動します。は次の形式URLになります。

    https://studiolab.sagemaker.aws/users/<YOUR_USER_NAME>

  5. [機械学習は初めてですか] で、[深層学習にダイブする] を選択します。

  6. 新しい Dive into Deep Learning ブラウザタブから、サンプルノートブックを含む新しいページGitHubを開くことを選択します。

  7. 「コード」を選択し、 HTTPSタブURLで GitHub リポジトリの をコピーします。

  8. Studio Lab のプロジェクトブラウザを開くタブに戻り、D2L リポジトリ を貼り付けURL、リポジトリのクローンを作成します。

AWS Machine Learning大学

AWS Machine Learning University(MLU) では、Amazon 独自のデベロッパーのトレーニングに使用される機械学習コースにアクセスできます。を使用すると AWS MLU、デベロッパーは learn-at-your-own-pace MLU Accelerator 学習シリーズで機械学習を使用する方法を学習できます。MLU Accelerator シリーズは、デベロッパーが ML ジャーニーを開始するのに役立つように設計されています。自然言語処理、表形式データ、コンピュータビジョンの 3 つの科目について、3 日間の基礎コースが用意されています。詳細については、「Machine Learning University」を参照してください。

次の手順は、Jupyter ノートブックを AWS MLUインスタンスにクローンする方法を示しています。

  1. 「プロジェクトランタイムを開始する」に従って、Studio Lab プロジェクトのランタイム環境を起動して開きます。

  2. Studio Lab が開いたら、左側のサイドバーにある [Git] タブ ( Black square icon representing a placeholder or empty image. ) を選択します。

  3. [リポジトリのクローンを作成] を選択します。Git リポジトリ URL (.git) MLU で、以下の手順に従って git リポジトリURLを貼り付けます。現在 Git リポジトリにいるために [リポジトリのクローン作成] オプションが表示されない場合は、ユーザディレクトリに戻って新しいリポジトリをクローンしてください。ユーザーディレクトリに戻るには、左側のサイドバーの [フォルダ] タブ ( Black square icon representing a placeholder or empty image. ) を選択します。ファイル検索バーの下にある [フォルダ] タブで、現在開いているリポジトリの左側にある [フォルダ] アイコンを選択します。ユーザーディレクトリに移動したら、左側のサイドバーの [Git] タブを選択し、[リポジトリクローンの作成] を選択します。

  4. Studio Lab プロジェクトの概要ページに移動します。は次の形式URLになります。

    https://studiolab.sagemaker.aws/users/<YOUR_USER_NAME>

  5. [機械学習は初めてですか] で、[AWS 機械学習大学] を選択します。

  6. 新しい [AWS 機械学習大学] のブラウザタブから、各コースの [コースの概要] を読んで興味のあるコースを見つけてください。

  7. コースコンテンツ で対応する対象 GitHub リポジトリを選択し、サンプルノートブックを含む新しいページを開きます。

  8. 「コード」を選択し、 HTTPSタブURLで GitHub リポジトリの をコピーします。

  9. Studio Lab のプロジェクトブラウザを開くタブに戻り、D2L リポジトリ を貼り付けURL、クローンを選択してリポジトリのクローンを作成します。

Roboflow

Roboflow では、コンピュータビジョンアプリケーション向けにオブジェクトのトレーニング、微調整、ラベル付けするためのツールを利用できます。詳細については、https://roboflow.com/ を参照してください。

次の手順では、Roboflow Jupyter ノートブックのクローンをインスタンスに作成する方法を示します。

  1. Studio Lab プロジェクトの概要ページに移動します。は次の形式URLになります。

    https://studiolab.sagemaker.aws/users/<YOUR_USER_NAME>

  2. [リソースとコミュニティ] で [コンピュータビジョンを試す] を見つけます。

  3. [コンピュータビジョンを試す] で、[Roboflow モデル] を選択します。詳細については、https://roboflow.com/ を参照してください。

  4. ノートブックのプレビューの下にあるチュートリアルに従ってください。