2 年 ago

文, 翔

1 minute

#AWS Deep Learning AMI
AWS Deep Learning AMI(DLAMI)は、AWS EC2サービスで機械学習に適したインスタンスをかんたんに作成できるというものです。
GPUを搭載しているほか、condaや各種フレームワークもはじめから入っており、ML/DLのセットアップが非常にやりやすくなっています。
同様のサービスに「SageMaker」もありますが、こちらのほうが割安だと思います。

1.インスタンスの作成

2.インスタンスの設定

3.インスタンスへの接続

$ source activate tensorflow_p36

4.Jupyter Notebookの設定

Jupyter にはパスワードユーティリティがあるので、こちらを利用します。
後ほどブラウザからアクセスする際、パスワード認証がされるようになります。

$ jupyter notebook password

次にコンフィグファイルを設定します。

$ nano ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

下記の行を加えておきます。

c.NotebookApp.ip = '*' #外部からのアクセスを許可する
c.NotebookApp.open_browser = False #自動でウィンドウを開かないようにする
c.NotebookApp.port = 8888 #ポート指定

さらに、自己署名 SSL 証明書を作成を作成しておきます。

$ cd ~
$ mkdir ssl
$ cd ssl
$ openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:2048 -keyout mykey.key -out mycert.pem

5.Jupyter Notebookの起動

先に作成した証明書を利用しつつ、notebookを起動します。

$ jupyter notebook --certfile=~/ssl/mycert.pem --keyfile ~/ssl/mykey.key