SageMaker」を数十名規模で使う機会があったのでインフラ的に設定した内容などを書いておく。SageMakerで何をしたかなどはいずれちゃんとした情報が出ると思う。SageMakerとは?AWSのWebUIでぽちぽちクリックしていくとJupyterが起動する、そういうやつです。SageMakerのオフィシャルサイトはこちら。SageMakerの起動方法まずアクセスすべきはこちら。instance」ボタンをクリックするとこのような画面になるので項目を埋めていく。ある程度の人数で使う場合には以下のような項目を取り決めておくと良さそう。instance」ボタンをクリックするとNotebookインスタンスが準備されるので「InService」になるまで数分〜10数分程度待つ。時間がかかるが裏側でプロビジョニングなどを行なっているのでしょう。「InService」になったNotebookインスタンスの詳細をみると右上に「Open」ボタンがあるのでクリックする。Notebookの画面が開くので好きなように使う。Notebook立てるモチベーションがなくなって良いですね。ファイルの例は次の通り。内容はほぼそのまま、個々のユーザー名は別途変数から読んでいる。事前にリソース上限の緩和申請を行なった。デフォルト値はこちら。内容はざっと次の通り。各ユーザーがNotebookインスタンスを1つ、学習と推論のjobを2つずつ実行することを想定した。1.5一部CloudTrailの上限に引っかかり同時実行できなかったりもしたが、概ねこれでユーザー全員が目的の操作を行えた。感想プロビジョニングしてルールを決めておけば使いたい人にサクッと使ってもらえて大変便利。各種セキュリティ担保の方法や込み入った使い方については今後使ってもらいながら工夫していきたい。