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...
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。
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 SageMaker Studio Classic を起動する JupyterLab バージョニング Studio Classic Launcher を使用する Studio Classic ノートブックの使用 Studio Classic ノートブックとノートブックインスタンスの比較 使用を開始する Studio Classic ツアー ノートブックを作成する、または開く ツールバーを...
IPython : 7.16.2 ipykernel : 5.5.6 ipywidgets : 7.6.5 jupyter_client : 7.1.0 jupyter_core : 4.9.1 jupyter_server : not installed jupyterlab : not installed nbclient : 0.5.9 nbconvert : 6.0.7 nbformat : 5.1.3 notebook : 6.4.6 qtconsole : 5.2.2 traitlets : 4.3.3 Kerberosチケ...
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...
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。
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...
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 ...
インタラクティブなJupyterLab開発環境を開始する Dockerイメージをインストールして起動します。 詳細については、「Dockerドキュメント」をご参照ください。 AnalyticDB for MySQLのJupyterイメージをプルします。 サンプルコマンド: docker pul l registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/adb-public-ima...