SageMaker AI StudioでJupyterLab スペースを作成しJupyterLab を起動、S3拡張のインストール
JupyterLab ユーザーガイドとJupyterLab 拡張機能を参照して、設定しました。
Amazon SageMaker AIのクイックセットアップで作成したドメインを使用しました。
目次
JupyterLabスペースの作成
SageMaker AI StudioにアクセスしてJupyterLabをクリックしました。
右上の[+ Create JupyterLab space]をクリックしました。
名前を入力して、[Create space]をクリックしました。
インスタンスタイプ、イメージ、ストレージサイズ、ファイルシステム、ライフサイクル設定はそのままでRun spaceしました。
スペースが起動しました。
[Open JupyterLab]ボタンからJupyterLabを開きました。
S3拡張をインストールする
JupyterLabでターミナルを開いて次のコマンドを実行しました。
1 2 |
conda init |
ターミナルを閉じて、改めてターミナルを開いて次を実行しました。
1 2 3 4 5 6 |
conda activate base pip install jupyterlab_s3_browser jupyter server extension enable --py jupyterlab_s3_browser conda deactivate restart-jupyter-server |
画面を更新するとバケットのアイコンが現れて、S3バケットへアクセスできるようになりました。
ユーザーガイドのままやって発生したエラーと対応
ユーザーガイドでは次のコマンド実行とだけ書いてあるので実行しました。
1 2 3 4 5 6 7 |
conda init conda activate studio pip install jupyterlab_s3_browser jupyter serverextension enable --py jupyterlab_s3_browser conda deactivate restart-jupyter-server |
CondaError: Run ‘conda init’ before ‘conda activate’
conda initの後、ターミナルを一度閉じて開き直す必要がありました。
EnvironmentNameNotFound: Could not find conda environment: studio
studioという環境はなく、conda info –envsで確認すると初期状態ではbaseがあったのでbaseに対してactivateしました。
jupyter command jupyter-serverextension not found.
jupyter-serverextensionがなかったのでjupyter server extension に変更しました。
最後までお読みいただきましてありがとうございました!
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開発ベンダー5年、ユーザ企業システム部門通算9年、ITインストラクター5年目でプロトタイプビルダーもやりだしたSoftware Engineerです。
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