Studio Lab を起動する Studio Lab スターターアセットを使用する Studio Lab のプレインストール環境 Studio Lab プロジェクトランタイムを使用する Studio Lab の UI の概要 ノートブックを作成する、または開く ツールバーを使用する 環境を管理する 外部リソースを使用する ノートブックの...
JupyterLab は、 Python 環境、Spark 搭載の Python 環境、および GPU 搭載の Python 環境で起動できます。 組み込まれている環境テンプレート Watson Studio には、 Pythonを使用した以下の JupyterLab 環境テンプレートが用意されています。 組み込まれている環境テンプレートは、プロジェクトの「...
Amazon Lightsail for Research で JupyterLab 仮想コンピュータを管理および使用する方法について説明します。これには、アプリケーションの起動、ドキュメントの読み取り、使用状況のモニタリングが含まれます。
Amazon SageMaker Studio からフルマネージド型 JupyterLab を数秒で起動できます。ノートブック、コード、データには統合開発環境 (IDE) を使用してください。IDEのクイックスタートコラボレーションノートブックを使用すると、SageMaker やその他の AWS サービスの専用 ML ツールにアクセスし...
SageMaker StudioのJupyterLab環境には、「Jupyter Server Proxy」という拡張機能がインストールされています。 この拡張機能が、jupyterLab環境で起動しているWebサーバーのポートにプロキシしてくれます。 例えば、以下のコマンドでWebサーバーを起動します。
3. Dockerfileをビルド & コンテナの起動 以下のコマンドでdockerイメージを作成します! docker image build-tlab/env:1. 次に以下のコマンドでdockerコンテナに入ります(remoteのポート番号をコンテナ内のポート番号に接続している) docker run-it-v${PWD}:/app-p9000:9999--namelab-env lab/...
JupyterLab インスタンスを実行している複数のコンテナーを簡単に起動し、ワークロードを分散し、Kubernetes などのコンテナー オーケストレーション プラットフォームを利用して効率的なリソース管理を行うことができます。 これは、リソースを大量に消費するタスクが一般的であるAI / ML開発...
ノートブックのツールバーから Jupyter または JupyterLab を起動することもできます。 Azure Machine Learning では、Jupyter または JupyterLab からの更新プログラムの提供やバグの修正は行われません。これは、Microsoft サポートの範囲に含まれないオープン ソース製品であるためです。
SSH 接続コマンドは次の例のようになります。 shell ssh -p 12345 student@ml-lab-00000000-0000-0000-0000-000000000000.eastus2.cloudapp.azure.com Linux VM に接続する方法の詳細を確認してください。 ローカル コンピューターで、ターミナルまたはコマンド プロンプトを起動し、それに SSH ...
SageMaker Studio Lab は、GitHub 統合を通じてモデル構築を加速し、最も人気のある ML ツール、フレームワーク、およびライブラリが事前設定されているため、すぐに開始できます。SageMaker Studio Lab は作業内容を自動的に保存するため、セッションの合間に再起動する必要はありません。ノート...