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はじめに
Google Colaboratoryも良いですがGCP環境でJupyterをサクッと試せないかな？と調べていると、AI Platform Notebooksをみつけました。
AI Platform Notebooks は、企業向けに統合された安全な JupyterLab 環境を提供します。企業のデータ サイエンス担当者は、AI Platform Notebooks を使ってテスト、コード開発、モデルのデプロイを行います。数回クリックするだけで、一般的なディープ ラーニング フレームワーク（TensorFlow Enterprise、PyTorch、RAPIDS など多数）と一緒に動作するノートブックを簡単に使い始めることができます。現在、AI Platform Notebooks は、Deep Learning Virtual Machines または Deep Learning Containers で実行可能です。
https://cloud.google.com/blog/ja/products/identity-security/ai-platform-notebooks-security-blueprint
本記事では、AI Platfrom NotebooksでJupyter labを使う方法と、Anacondaでライブラリを新しく追加する方法を述べます。
Google Colaboratoryと違い月額料金はかかりますが、GCPは初回300$分の無料枠があるので、試してみるといいかもしれません。
AI Platform Notebooksのインスタンスを作成する
1. 次のリンクからAI Platfrom Notebooksのページに移動します。
2. AI Platform Notebooksのインスタンスを作成するために、画面上部にある「新しいノートブック」をクリックします。
3. 好きなインスタンス環境を選択できます。今回は「Customize」 を選択します。
4. インスタンスの環境を設定する必要があるので、適当な設定を入力します。ノートブック名は”sample”としました。
5. 設定を入力後、しばらくするとAI Platform Notebooksのインスタンスが作成されます。「JUPYTERLABを開く」をクリックするとJupyter labが開きます。
Anacondaでライブラリを追加
そのままでもJupyter labを使用することができますが、Anacondaで環境を管理したいので、Terminalを起動し、Anacondaで仮想環境を作成します。
Terminalのフォントが気に入らなかったので、変更をしました。
画面上部の「Settings → Advanced Settings Editor」からTerminalの設定ファイルを開きます。右側のウィンドウに下記を追記して保存します。
{
"fontFamily": "Menlo"
}
以上でTerminalのフォント変更完了です。
Terminal上で下記のコマンドを入力し、仮想環境を作成、activateします。今回は名前を”sample”とし、python=3.9系をインストールしました。
# 仮想環境を作成
conda create -n sample pip python=3.9
# 作成した仮想環境をactivate
conda activate sample作成した仮想環境でjupyter labを使用するためには pip install jupyterlab を行う必要があります。今回は追加ライブラリとして、matplotlib、xgboost、shapもインストールしてみます。
# jupyterlabをインストール
pip install jupyterlab
# matplotlibをインストール
pip install matplotlib
# xgboostをインストール
pip install xgboost
# shapをインストール
pip install shapインストールが成功すると、最初の画面で作成した仮想環境が追加されているのが確認できると思います。
これで、管理下の環境のJupyter labで解析ができますね。
