誰でも無料でGPUを利用できるAmazon SageMaker Studio Lab(Studio Lab)の始め方の手順を記載していきます。また、GPUでPyTorchを動作させるところまで見ていきます。
Studio Labは、AWSのアカウントは必要ないため、クレジットカードを登録する必要もなく、メールアドレスのみで使用できます。
Amazon SageMaker Studio Labのアカウント作成
Studio Labを始めるためには、まずアカウントを作成する必要があります。下記URLにアクセスし、「Request free account」をクリックします。
Request accountでは、入力欄がいくつかありますが、必須項目は「Enter your email」の欄だけですので、emailのみ入力して「Submit request」をクリックします。
入力したメールアドレスにVerifyのためのメールが届いたら、24時間以内に「Verify your email」をクリックします。
「Verify your email」をクリック後、Account request confirmedのメールが届き、「wait list」に追加されたことが確認できます。アカウント承認までは、何日かかかるため待ちます。それまでは、Studio Labでなにかすることは出来ません。
数日後に、以下のようなAccount request approvedが届くので、「Create account」をクリックします。私の場合は、次の日にメールが来ました。またこのメールが来てから7日以内にアカウントを作成する必要があるので、注意が必要です。
クリックすると、Create accountのページに飛ぶので、メールアドレス、パスワードとユーザー名を記入して、「Create account」をクリックします。そうするとverifyのメールが届くので、「Verify your email」をクリックしたアカウントの作成は完了です。
Amazon SageMaker Studio LabでPyTorchをGPUで動かす
以下リンクをクリックして、Amazon SageMaker Studio Labの「Sign in」ページに進み、ユーザー名とパスワードを入力して、サインインします。
サインすると以下の画面が表示されるので、Compute typeで「GPU」を選択し、「Start runtime」をクリックします。
ruuntimeが起動すると、「Open project」がクリックできるようになるので、クリックします。アクセスが沢山あると、「The server currently has too many requests. Please try again later」と表示され、runtimeが起動できないことがありますが、少し待てば起動できるので、何回か試してみてください。
JupyterLabが起動するので、Notebook>default:Pythonをクリックします。Pytorchをimportしてみます。ModuleNotFoundErrorがでており、PyTorchがインストールされていないことが分かります。
import torch
# ---------------------------------------------------------------------------
# ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last)
# /tmp/ipykernel_182/4265195184.py in <cell line: 1>()
# ----> 1 import torch
#
# ModuleNotFoundError: No module named 'torch'pipコマンドでPyTorchをインストールします。
!pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url <https://download.pytorch.org/whl/cu116>インストール後、torch.cuda.is_availableでGPUが使用可能か確認します。「Using cuda device」を表示されたのでGPUが使用できそうです。
import torch
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print(f"Using {device} device")
# Using cuda device
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