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。
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。