SageMaker Studio Labを触る

こんにちは。ksr_cyclです。 少し前にアカウント作成を行い、そのままになっていたので、 今日はSageMaker Studio Labを触ってみたいと思います。

SageMaker Studio Lab

似たようなサービスでGoogle Colaboratoryがありますが、現在はPreview版ということもあってColabのような有料版は無く、 無料版のみになっています。

利用にあたっては、トップ画面からアカウント作成のリクエストを行います。



稀にリクエストが通らないことがあるようですが、 私の場合は、リクエストから数日でアカウント作成が行えました。

ログインすると以下の画面になります。

画面上部のMy projectからプロジェクトを作成する形で、Compute typeからCPUかGPUで選択し、 Start runtimeをクリックすると、割り当てが開始します。

GPUの割り当てを何度か試しましたが、混みあっているせいか、失敗を繰り返した為、 今回はCPUを選択しました。


割り当てが完了したら、Open projectを選択します。


開発環境に切り替わります。Jupyterlab形式の開発環境になります。


マシンスペックを軽く確認してみました。

おそらくml.t3.xlargeインスタンス相当だと思われます。

pip listからパッケージを確認してみましたが、現状はTensorFlow、Pytorch、Scikit-learn等はインストールされてなく、 まさにPreview版という感じでした。

試しということで、Scikit-learnをインストールし、サポートベクトルマシンでアヤメの品種分類をしてみました。

問題なく動作している様子でした。

GPU環境が試せなかったのは残念ですが、Preview版のSageMaker Studio Labを触れて満足です。 これがどのように進化していくのか、楽しみですね。


以上でSageMaker Studio Labの紹介は終わりです。