本日、新しい統合開発環境 (IDE) オプションであるコード エディターのサポートを発表できることを嬉しく思います。 Amazon SageMakerスタジオ。 コードエディターは以下に基づいています コードOSS、Visual Studio Code オープン ソースであり、機械学習 (ML) 開発者がよく知っている人気の IDE の使い慣れた環境とツールへのアクセスを提供し、より広範な SageMaker Studio 機能セットと完全に統合されています。 コード エディターを使用すると、次の場所で利用可能な何千もの VS Code 互換拡張機能から選択できます。 Open-VSX 拡張機能ギャラリー チームの開発エクスペリエンスをさらに強化します。 また、AWS サービスへのシームレスな統合を使用して、チームの生産性を最大化することもできます。 Visual Studio Code 用 AWS ツールキット、AWS AI を活用したコーディングコンパニオンである Amazon CodeWhisperer など。
SageMaker Studio のすべての IDE アプリケーションと同様に、ML 開発者とエンジニアは、基盤となるコンピューティングをオンデマンドで選択し、データを失うことなくニーズに基づいて交換できます。 さらに、チームはコードベースのバージョン管理を管理し、ネイティブの GitHub 統合を通じてチーム間で共同作業を行うことができ、最も人気のある ML フレームワークをすぐに使用して、事前に構成されたコンポーネントを使用してコーディング時間を短縮できます。 Amazon SageMaker ディストリビューション コンテナイメージ。
Amazon SageMaker Studio のコードエディターの使用を開始する
IT 管理者は、新しい SageMaker Studio ドメインをセットアップしたり、既存のドメインをコード エディターを含む新しい SageMaker Studio エクスペリエンスに移行したりできます。 見る クイックセットアップを使用して Amazon SageMaker ドメインにオンボードする 詳細については。 その後、Amazon SageMaker Studio 環境でクリックするだけでコードエディターを起動できます。
- ドメインのセットアップ後、コンソールまたは管理者が指定した署名済み URL から SageMaker Studio の新しいエクスペリエンスを起動します。 次のスクリーンショットに示すように、コード エディター IDE は、左側のパネルの [アプリケーション] セクションと [概要] セクションの両方にあります。
- コード エディターの詳細ページで、選択します。 コードエディタスペースの作成。 次に、スペースの名前を入力し、選択します スペースを作成する:
- コード エディター スペースの詳細ページで、以下を含む基礎となる構成を選択します。
- 基礎となる Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) インスタンス タイプ。
- Amazon Elastic Block Storage (Amazon EBS) のボリューム サイズ (5 GB から 16 TB までの範囲)。
- 使用するコンテナイメージ (起動時に CPU と GPU の両方の SageMaker ディストリビューションイメージが利用可能になります)。
- アプリの作成時に環境をカスタマイズする場合に実行するライフサイクル構成スクリプト。
- コードエディタスペースにマウントする共有 Amazon Elastic File System (Amazon EFS) (これは、ドメインをプロビジョニングするときに管理者が設定する必要があります)。
- スペース構成の詳細を入力した後、選択します ランスペース スペースリソースをプロビジョニングします。
を選択した場合 高速起動 デフォルトの SageMaker ディストリビューションをイメージとしてインスタンスに追加すると、コード エディター スペースが XNUMX 分以内に利用可能になります。 スペースにライフサイクル構成を追加している場合は、そのスクリプトから依存関係をインストールするのにさらに時間がかかる可能性があります。
リソースがプロビジョニングされると、スペースの詳細ページに コードエディタを開く
- 選択する コードエディタを開く IDEを起動します。
コード エディター IDE が新しいブラウザー タブで起動します。
コードエディターの機能
コード エディターには、ML チームの生産性を向上させるための独自の機能セットが付属しています。
- フルマネージドのインフラストラクチャ – コード エディター IDE は、フルマネージド インフラストラクチャ上で実行されます。 Amazon SageMaker は、最新のセキュリティ パッチとアップグレードによってインスタンスを最新の状態に保ちます。
- リソースをダイヤルアップまたはダイヤルダウンします – コード エディターを使用すると、コード エディターが実行されている基盤となるリソース (インスタンス タイプ、EBS ボリューム サイズなど) をシームレスに変更できます。 これは、コンピューティング、メモリ、ストレージのニーズが変化するワークロードを実行したい開発者にとって有益です。
- SageMaker が提供した画像 – コード エディターは事前に構成されています。 SageMaker ディストリビューション デフォルトの画像として。 このコンテナイメージには、SageMaker でサポートされている最も一般的な ML フレームワークがすべて含まれています。 SageMaker Python SDK, ボト3、その他の AWS およびデータ サイエンス固有のライブラリがインストールされています。 これにより、環境のセットアップにかかる時間が大幅に短縮され、ML プロジェクトでのパッケージの依存関係の管理の複雑さが軽減されます。
- Amazon CodeWhisperer の統合 – コード エディターには、次のような生成 AI 機能も搭載されています。 アマゾン コード ウィスパラー。 このネイティブ統合により、IDE 内でコードの提案が生成され、生産性が向上します。
- 他の AWS サービスとの統合 – ネイティブに統合できます Amazon シンプル ストレージ サービス (S3) バケット、 Amazon エラスティック コンテナ レジストリ (ECR) リポジトリ、 AmazonRedShift, アマゾンクラウドウォッチなど、 VS コード用の AWS ツールキット これにより、クラウドでの開発が簡素化されます。
アーキテクチャの詳細
SageMaker Studio でコード エディターを起動すると、コード エディター スペースの構成時に選択したタイプの EC2 インスタンス内のコンテナとして実行される新しいアプリケーションを作成することになります。 SageMaker Studio は、サービス管理アカウントでの基盤となるリソースのプロビジョニングを処理します。 次の図は、コード エディター IDE アプリケーション アーキテクチャの簡略化されたバージョンを示しています。
特定のユーザー プロファイルに対して、さまざまな ML インスタンス タイプ (アクセラレーテッド コンピューティング インスタンスを含む) を使用して複数のコード エディター スペースを起動できます。 各スペースは、接続された EBS ボリューム サイズ、インスタンス タイプ、およびスペース内で実行するアプリケーションのタイプ (コード エディターなど) を定義します。 ユーザーがスペースを実行すると、基盤となる EC2 インスタンスがプロビジョニングされ、SageMaker Studio コード エディターが提供されます。 アプリ 選択したコンテナ イメージに基づいてインスタンス化されます。 EBS ボリュームは、IDE の開始/停止サイクルにわたって永続化されます。 アプリ。 ユーザーがコード エディター アプリを停止すると (たとえば、コンピューティング コストを節約するため)、コンピューティング リソースは停止しますが、EBS ボリュームは保持され、再起動時にインスタンスに再アタッチされます。
すべてのコード エディター アプリケーションは分離して実行されます。 アプリケーション間でデータを共有する必要がある場合は、共有 Amazon Elastic File System (EFS) ドライブを接続できます。
コード エディター IDE でプリインストールされた VS Code 用の AWS Toolkit 拡張機能 Amazon CodeWhisperer などの統合 AWS サービスや、Amazon S3 や Amazon Redshift などのデータソースを使用する場合は、次のことを確認する必要があります。
- SageMaker Studio ユーザープロファイルの実行ロールには、操作したいサービスを使用するための適切な権限があります。
- VPC 専用モードの SageMaker Studio ドメインがある場合、これらのサービスと通信する方法があります。 VPC 専用モードの Studio ドメインで AWS サービスを使用するための要件の詳細については、を参照してください。 VPC 内の SageMaker Studio ノートブックを外部リソースに接続する.
ソリューションの概要
次のセクションでは、Amazon SageMaker Studio のコードエディターを使用してサンプル ML プロジェクトを開発する方法を共有します。 Mistral-7B 大規模言語モデル (LLM) モデルを、 HuggingFace の組み込みコンテナ。 この例では、コードをデバッグしてエンドポイントをデプロイするために高度な IDE 機能を必要とする ML エンジニアリング チームがコード エディターを使用できます。 サンプルコードは次の場所にあります。 この GitHub リポジトリ。 チームメンバー間のコラボレーションを容易にするためにコードを構造化する方法、AWS Toolkit for VS Code と Amazon Code Whisperer を使用して開発をスピードアップする方法、SageMaker エンドポイントに Mistral-7B モデルをデプロイする方法を示します。 IDE での一般的な開発者タスクのいくつかを見てみましょう。
IDE から AWS のサービスと直接やり取りする
コード エディターには、すぐに使える次の機能が付属しています。 Visual Studio Code 用 AWS ツールキット プロジェクト中に他の AWS サービスに統合されたエクスペリエンスを提供します。 SageMaker Studio ユーザープロファイルの AWS Identity and Access Management (IAM) 権限に基づいて、Amazon S3 バケット内のデータを操作したり、Amazon ECR 内のコンテナイメージを検索したり、SageMaker エンドポイントの Amazon CloudWatch ログを視覚化したり、その他の機能を利用したりできます。 IDE からエンドツーエンドの ML プロジェクトを実行します。
楽なコラボレーションのためにコード リポジトリを構造化する
プロジェクト リポジトリを構造化して、チームの生産性を最大化できます。 たとえば、単一のリポジトリをセットアップして、共通のリポジトリ間のバランスをとることを目指します。 Python プロジェクトの規約 チームのコラボレーションのニーズにも対応します。
コード リポジトリには、 .vscode
フォルダーには、さまざまなチーム メンバー間で依存関係、拡張機能、構成を標準化するために必要なすべてのファイルが含まれています。 以下のアニメーションを参考にしてください。
チームメンバー間で依存関係を共有できます。 requirements.txt
ファイル。 を指定することもできます config.yaml
ファイルを使用して、SageMaker エンドポイントの起動プリミティブを共有します。 コード エディター セッションは、チーム メンバーと同じ依存関係と構成を共有し、推論コードとエンドポイントを迅速に開発およびデバッグできるようにします。
IDE でコードを開発およびデバッグする
次の例では、コードを開発およびデバッグする方法を示します。 inference.py
SageMaker エンドポイントで使用されるスクリプト:
Amazon CodeWhisperer を使用してコードとテストケースを生成する
コードエディターの AWS Toolkit の一部として、 アマゾン コード ウィスパラー AI コーディング コンパニオンを使用して、より迅速かつ安全に構築できます。 リアルタイムのコード提案が提供され、AWS サービスでの使用に最適化されており、セキュリティ スキャンが組み込まれています。 この例では、Amazon CodeWhisperer を使用して行全体と全関数のコードを生成し、SageMaker エンドポイントをデプロイしてテストします。
LLM を SageMaker エンドポイントにデプロイする
IDE からモデルを SageMaker エンドポイントにデプロイし、そのステータスを SageMaker Studio から直接監視できます。
ML プロジェクトを本番環境に対応したアプリケーションに拡張すると、コード エディターと AWS Toolkit を使用して、LLM アプリケーションを構築、デプロイ、実行する際のリソースを管理および監視できるようになります。
まとめ
コードエディターは、Amazon SageMaker Studio が利用可能なすべての AWS リージョン (GovCloud を除く) で利用でき、使用量に応じて、SageMaker または他の AWS サービス内の基盤となるコンピューティングリソースとストレージリソースの料金のみを支払います。
Amazon SageMaker Studio でコードエディターの使用を開始するには、 AWS無料利用枠、最初の 250 か月間は、Amazon SageMaker Studio 上の ml.t3.medium インスタンスを月あたり 2 時間使用します。 詳細については、を参照してください。 Amazon SageMakerの価格.
著者について
エリック・ペーニャ AWS 人工知能プラットフォーム チームのシニア テクニカル プロダクト マネージャーであり、Amazon SageMaker インタラクティブ機械学習に取り組んでいます。 彼は現在、SageMaker Studio での IDE 統合に焦点を当てています。 彼は MIT Sloan で MBA の学位を取得しており、仕事以外ではバスケットボールとサッカーを楽しんでいます。
ヴィケシュ・パンディ AWS の機械学習スペシャリスト ソリューション アーキテクトとして、金融業界の顧客による生成 AI と ML のソリューションの設計と構築を支援しています。 仕事以外でも、ヴィケシュはさまざまな料理を試したり、アウトドア スポーツを楽しんでいます。
ブルーノ・ピストン ミラノを拠点とする AWS の AI/ML スペシャリスト ソリューション アーキテクトです。 彼は大規模な顧客と協力して、顧客が技術的なニーズを深く理解し、AWS クラウドと Amazon Machine Learning スタックを最大限に活用する AI および機械学習ソリューションを設計できるよう支援しています。 彼の専門知識には、機械学習のエンドツーエンド、機械学習の産業化、生成 AI が含まれます。 彼は、友達と時間を過ごしたり、新しい場所を探索したり、新しい目的地へ旅行したりすることを楽しんでいます。
ジュゼッペアンジェロポルチェッリ アマゾン ウェブ サービスのプリンシパル機械学習スペシャリスト ソリューション アーキテクトです。 数年間のソフトウェア エンジニアリングと ML のバックグラウンドを持つ彼は、あらゆる規模の顧客と協力してビジネスと技術的なニーズを理解し、AWS クラウドと Amazon Machine Learning スタックを最大限に活用する AI および ML ソリューションを設計しています。 彼は、MLOps、コンピューター ビジョン、NLP など、幅広い AWS サービスを含むさまざまなドメインのプロジェクトに取り組んできました。 ジュゼッペは自由時間にはサッカーを楽しんでいます。
ソフィアンハミティ AWSのAI / MLスペシャリストソリューションアーキテクトです。 彼は、エンドツーエンドの機械学習ソリューションの構築と運用を支援することで、業界全体の顧客がAI / MLの旅を加速するのを支援しています。
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- 情報源: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/new-code-editor-based-on-code-oss-vs-code-open-source-now-available-in-amazon-sagemaker-studio/
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