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# 環境を管理する
<a name="studio-lab-use-manage"></a>

Amazon SageMaker Studio Lab は、Studio Lab ノートブックインスタンスに事前にインストールされた環境を提供します。環境では、使用するパッケージと共に Studio Lab ノートブックインスタンスを起動できます。そのためには、環境にパッケージをインストールし、その環境をカーネルとして選択します。

Studio Lab には、さまざまな環境が事前にインストールされています。機械学習 (ML) エンジニアやデータサイエンティストが使用する一般的なパッケージが多く含まれているフルマネージド環境を使用する場合、通常 `sagemaker-distribution` 環境を使用します。それ以外にも、環境を永続的にカスタマイズする場合に、`default` 環境を使用できます。事前にインストールされ、使用可能な Studio Lab 環境の詳細については、「[Studio Lab のプレインストール環境](studio-lab-environments.md)」を参照してください。

新しいパッケージ (またはライブラリ) を追加すれば、環境をカスタマイズできます。Studio Lab から新しい環境を作成したり、互換性のある環境をインポートしたり、環境をリセットしてスペースを作成したりすることもできます。

次のコマンドを Studio Lab ターミナルで実行できます。ただし、パッケージをインストールするときは、Studio Lab Jupyter Notebook 内でインストールすることを強くお勧めします。これにより、パッケージが対象となる環境にインストールされます。Jupyter ノートブックでコマンドを実行するには、セルを実行する前にコマンドの先頭に `%` を付けてください。例えば、ターミナルのコードスニペット `pip list` は、Jupyter ノートブックの `%pip list` と同じです。

次のセクションでは、`default` conda 環境、そのカスタマイズ方法、conda 環境の追加および削除方法について説明します。Studio Lab にインストールできるサンプル環境の一覧については、「[Creating Custom conda Environments](https://github.com/aws/studio-lab-examples/tree/main/custom-environments)」を参照してください。Studio Lab でこれらのサンプル環境 YAML ファイルを使用するには、「[ステップ 4: Studio Classic に Studio Lab conda 環境をインストールする](studio-lab-use-migrate.md#studio-lab-use-migrate-step4)」を参照してください。

**Topics**
+ [デフォルトの環境](#studio-lab-use-manage-conda-default)
+ [環境を表示する](#studio-lab-use-view-conda-envs)
+ [新しい conda 環境を作成、アクティブ化して使用する](#studio-lab-use-manage-conda-new-conda)
+ [サンプルの Studio Lab 環境の使用](#studio-lab-use-manage-conda-sample)
+ [環境をカスタマイズする](#studio-lab-use-manage-conda-default-customize)
+ [Studio Lab を更新する](#studio-lab-use-manage-conda-reset)

## デフォルトの環境
<a name="studio-lab-use-manage-conda-default"></a>

Studio Lab では conda 環境を使用して、ノートブックを実行するために必要なソフトウェアパッケージをカプセル化します。プロジェクトには、`default` という名前のデフォルトの conda 環境と [IPython カーネル](https://ipython.readthedocs.io/en/stable/)が含まれています。この環境は、Jupyter ノートブックのデフォルトのカーネルとして機能します。

## 環境を表示する
<a name="studio-lab-use-view-conda-envs"></a>

Studio Lab の環境を表示するには、ターミナルまたは Jupyter ノートブックを使用できます。次のコマンドを Studio Lab ターミナルで使用できます。Jupyter ノートブックで対応するコマンドを実行する場合は、「[環境を管理する](#studio-lab-use-manage)」を参照してください。

**[ファイルブラウザ]** パネル (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/folder.png)) を開いて Studio Lab ターミナルを開き、ファイルブラウザの上部にあるメニューでプラス (**\$1**) 記号を選択して **[ランチャー]** を開き、**[ターミナル]** を選択します。Studio Lab ターミナルから次を実行して conda 環境を一覧表示します。

```
conda env list
```

このコマンドを使用すると、ファイルシステム内の conda 環境とその場所のリストが出力されます。Studio Lab にオンボードするとき、`studiolab` conda 環境が自動的にアクティブ化されます。オンボード後に一覧表示される環境の例を次に示します。

```
# conda environments:
#
default                  /home/studio-lab-user/.conda/envs/default
studiolab             *  /home/studio-lab-user/.conda/envs/studiolab
studiolab-safemode       /opt/amazon/sagemaker/safemode-home/.conda/envs/studiolab-safemode
base                     /opt/conda
sagemaker-distribution     /opt/conda/envs/sagemaker-distribution
```

アクティブ化された環境は `*` でマークされています。

## 新しい conda 環境を作成、アクティブ化して使用する
<a name="studio-lab-use-manage-conda-new-conda"></a>

複数の異なるユースケースに応じて複数の環境を維持する場合は、プロジェクト内に新しい conda 環境を作成できます。以下のセクションでは、新しい conda 環境を作成して有効化する方法について説明します。カスタム環境の作成方法を解説する Jupyter ノートブックについては、「[SageMaker Studio Lab でカスタム環境を作成する](https://github.com/aws/studio-lab-examples/blob/main/custom-environments/custom_environment.ipynb)」を参照してください。

**注記**  
複数の環境の維持は、Studio Lab の使用可能なメモリに対してカウントされます。

 **conda 環境を作成する** 

conda 環境を作成するには、ターミナルから次の conda コマンドを実行します。この例では、Python 3.9 で新しい環境を作成します。

```
conda create --name <ENVIRONMENT_NAME> python=3.9
```

conda 環境が作成されると、環境リストで環境を表示できます。環境リストを表示する方法の詳細については、「[環境を表示する](#studio-lab-use-view-conda-envs)」を参照してください。

 **Conda 環境をアクティブ化する** 

conda 環境を有効にするには、ターミナルで次のコマンドを実行します。

```
conda activate <ENVIRONMENT_NAME>
```

このコマンドを実行すると、conda または pip を使用してインストールしたパッケージが環境にインストールされます。パッケージのインストールの詳細については、「[環境をカスタマイズする](#studio-lab-use-manage-conda-default-customize)」を参照してください。

 **conda 環境を使用する** 

1. 新しい conda 環境をノートブックで使用するには、環境に `ipykernel` パッケージをインストールしている必要があります。

   ```
   conda install ipykernel
   ```

1. 環境に `ipykernel` パッケージがインストールされると、その環境をノートブックのカーネルとして選択できます。

   カーネルとして使用可能な環境を確認するには、JupyterLab を再起動する必要がある場合があります。これを実行するには、Studio Lab の開いているプロジェクトのトップメニューで **[Amazon SageMaker Studio Lab]** をクリックし、**[JupyterLab を再起動...]** をクリックします。

1. 既存のノートブック、または新しいノートブックを作成する際に、カーネルを選択できます。
   + ノートブックを開き、上部メニューの右側から現在のカーネルを選択します。使用するカーネルをドロップダウンメニューから選択できます。
   + 新しいノートブックの場合: Studio Lab ランチャーを開き、**[ノートブック]** でカーネルを選択します。これにより、選択したカーネルでノートブックが開きます。

     Studio Lab UI の概要については、「[Amazon SageMaker Studio Lab の UI の概要](studio-lab-use-ui.md)」を参照してください。

## サンプルの Studio Lab 環境の使用
<a name="studio-lab-use-manage-conda-sample"></a>

Studio Lab は、「[SageMaker Studio Lab Examples](https://github.com/aws/studio-lab-examples)」リポジトリを通じてサンプルのカスタム環境を提供しています。これらの環境を複製および構築する方法は次のとおりです。

1. 「[GitHub リソースを使用する](studio-lab-use-external.md#studio-lab-use-external-clone-github)」の手順に従って SageMaker Studio Lab Examples GitHub リポジトリのクローンを作成します。

1. Studio Lab の左側のメニューで **[ファイルブラウザ]** アイコン (![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/folder.png)) を選択すると、左側に **[ファイルブラウザ]** パネルが表示されます。

1. ファイルブラウザで、`studio-lab-examples/custom-environments` ディレクトリに移動します。

1. 構築する環境のディレクトリを開きます。

1. フォルダ内の `.yml` ファイルを右クリックし、**[conda 環境の構築]** を選択します。

1. conda 環境の構築が完了した後、環境をカーネルとして使用できます。既存の環境をカーネルとして使用する方法の詳細については、「[新しい conda 環境を作成、アクティブ化して使用する](#studio-lab-use-manage-conda-new-conda)」を参照してください。

## 環境をカスタマイズする
<a name="studio-lab-use-manage-conda-default-customize"></a>

必要に応じて拡張機能やパッケージをインストールおよび削除することにより、環境をカスタマイズできます。Studio Lab にはパッケージが事前にインストールされた環境が付属しており、事前にインストールされたパッケージは Studio Lab の使用可能なメモリに対してカウントされないため、既存の環境を使用すると時間とメモリを節約できます。事前にインストールされ、使用可能な Studio Lab 環境の詳細については、「[Studio Lab のプレインストール環境](studio-lab-environments.md)」を参照してください。

`default` 環境にインストールされた拡張機能とパッケージは、プロジェクト内に保持されます。つまり、プロジェクトランタイムセッションごとにパッケージをインストールする必要はありません。ただし、`sagemaker-distribution` 環境にインストールされてた拡張機能とパッケージは保存されないため、次回のセッション中に新しいパッケージをインストールする必要があります。このため、パッケージが対象となる環境にインストールされるように、ノートブック内でパッケージをインストールすることを強くお勧めします。

環境を表示するには、`conda env list` コマンドを実行します。

環境をアクティブ化するには、`conda activate <ENVIRONMENT_NAME>` コマンドを実行します。

環境内のパッケージを表示するには、`conda list` コマンドを実行します。

 **パッケージをインストールする** 

パッケージが対象となる環境にインストールされるように、Jupyter ノートブック内でパッケージをインストールすることを強くお勧めします。Jupyter ノートブックから環境に追加パッケージをインストールするには、Jupyter ノートブック内のセルで次のいずれかのコマンドを実行します。これらのコマンドは、現在アクティブ化されている環境にパッケージをインストールします。
+  `%conda install <PACKAGE>` 
+  `%pip install <PACKAGE>` 

`!pip` または `!conda` コマンドの使用はお勧めしません。これらのコマンドは、複数の環境がある場合に、予期しない方法で動作することがあるためです。

環境に新しいパッケージをインストールしたら、パッケージがノートブックで動作していることを確認するためにカーネルを再起動する必要がある場合があります。これを実行するには、Studio Lab の開いているプロジェクトのトップメニューで **[Amazon SageMaker Studio Lab]** をクリックし、**[JupyterLab を再起動...]** をクリックします。

 **パッケージを削除する** 

パッケージを削除するには、コマンドを実行します。

```
%conda remove <PACKAGE_NAME>
```

このコマンドは、依存関係のない代替パッケージが見つからない限り、`<PACKAGE_NAME>` に依存するパッケージをすべて削除します。

環境内のパッケージをすべて削除するには、コマンドを実行します。

```
conda deactivate
&& conda env remove --name
<ENVIRONMENT_NAME>
```

## Studio Lab を更新する
<a name="studio-lab-use-manage-conda-reset"></a>

Studio Lab を更新するには、すべての環境とファイルを削除します。

1. すべての conda 環境を一覧表示します。

   ```
   conda env list
   ```

1. ベース環境をアクティブ化します。

   ```
   conda activate base
   ```

1. conda 環境のリストからベース以外の各環境を削除します。

   ```
   conda remove --name <ENVIRONMENT_NAME> --all
   ```

1. Studio Lab のすべてのファイルを削除します。

   ```
   rm -rf *.*
   ```