Amazon SageMaker Studio の導入と Autopilot について#1

Amazon SageMaker Studio とは?

AWS re:Invent 2019で発表された機械学習のための統合開発環境です。詳しくはこちらでも紹介しています。

早速やってみた

AWSマネジメントコーンソールからSageMakerを開き、SageMaker Studio を起動するをクリックします。SageMaker Studioは米国東部(オハイオ)us-east-2から利用できます。
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SSOがサポートされていない場合は「IAM で開始する」をクリックし、
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IAMロールを設定、
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「送信」をクリックします。
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Amazon SageMaker Studio domain ID が作成されるまで待ちます。
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「InService」になりました。
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ユーザープロファイルを作成します。
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作成したユーザープロファイルを選び、「Amazon SageMaker Studioを開く」をクリックすることで、新しいタブで起動します。
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「Create a Notebook」でNotebookを新規作成しましょう。
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Python 3(Data Science)を選んでください!sagemakerやboto3がインポートできるのはこれだけのようです。
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こんな感じで、Notebookを始める準備ができました。
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左側のメニューは下記のようになっています。

  • ファイルブラウザ
  • 起動中のターミナルとカーネル一覧
  • Git
  • コマンド一覧
  • SageMakerの実験一覧
  • Notebookのツール
  • エンドポイント
  • タブ一覧

SageMaker AutoPilot

Amazon SageMaker Studio – Amazon SageMaker AutoPilot (part 1)を参考に試してみました。

1.データセットのダウンロード

2.可視化

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3.データセットを学習とテストに分けて保存します。

4.データセットをS3へアップロードします。

5.アップロードしたデータセットのS3のパスをコピーしておき、Experiment Listタブへ移動します。「Create Experiment」をクリックし、各項目を入力します。

JOB SETTINGS

Experiment Name marketing-automl-demo 任意
S3 location of input data s3://sagemaker-us-east-2-xxxxxxxxxxxx/sagemaker/DEMO-automl-dm/input/automl-train.csv アップロードしたデータセットのS3パス
Target attribute name y 推論対象
S3 location for output data s3://sagemaker-us-east-2-xxxxxxxxxxxx/sagemaker/DEMO-automl-dm/output/ 出力先のS3パス
Select the machine learning problem type Auto Binary ClassificationだがAutoに任せてみる
Do you want to run a complete experiment? Yes

「Create Experiment」をクリックし作成します。
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1回目はエラーで作れませんでした。JSONエラーも出るようになりました。。。
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一回閉じて再起動してやったら、問題なく動いているようです。
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まとめ

Amazon SageMaker Studio を導入し、Autopilotを少し動かすところまでやりました。
次回は、Amazon SageMaker Studio – Amazon SageMaker AutoPilot (part 2~4)をやっていきたいと思います!

 

 

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