Lambda 関数を使用して SageMaker AI ノートブックインスタンスを作成する方法を教えてください。

解決策

SageMaker AI ノートブックインスタンスを作成する Lambda 関数を作成するには、次の手順を実行します。

1. AWS Identity and Access Management (IAM) Lambda 実行ロールを作成し、sagemaker:CreateNotebookInstance アクションを許可するポリシーをアタッチします。例えば、sagemaker:CreateNotebookInstance アクションを許可する AmazonSageMakerFullAccess ポリシーがアタッチされたロールを作成します。

2. SageMaker AI 用の IAM 実行ロールを作成します。必要なアクセス許可を必ずアタッチしてください。

3. Lambda コンソールを開きます。

4. [関数の作成] を選択します。

5. [一から作成] を選択し、次のパラメータを設定します。
   [関数名] に、関数の名前を入力します。
   [ランタイム] で、Python オプションのいずれかを選択します。
   [デフォルトの実行ロールの変更] で、[既存のロールを使用する] を選択します。
   [既存のロール] で、ステップ 1 で作成した IAM ロールを選択します。

6. [関数の作成] を選択します。

7. [コード] セクションに、次のコードを入力します。

   import osimport boto3import time
   
   INSTANCE_TYPE = os.environ['INSTANCE_TYPE']
   NOTEBOOK_NAME = os.environ['NOTEBOOK_NAME']
   ROLE=os.environ['ROLE']
   
   sagemaker = boto3.client('sagemaker')
   
   def lambda_handler(event, context):
       sagemaker_notebook = sagemaker.create_notebook_instance(
           NotebookInstanceName = NOTEBOOK_NAME +'-'+str(int(time.time())),
           InstanceType = INSTANCE_TYPE,
           RoleArn=ROLE
       )
   
   print("New Amazon SageMaker notebook instance created.")

8. [設定] タブを選択し、[環境変数] を選択します。

9. [編集] を選択します。

10. [環境変数を追加] を選択し、次のオプションを使用して 3 つの環境変数を作成します。
    最初の環境変数に次の値を入力します。
    [キー] に ROLE と入力します。
    [値] には、ステップ 2 で作成した SageMaker AI 実行ロールの Amazon リソースネーム (ARN) を入力します。
    2 番目の環境変数に次の値を入力します。
    [キー] に、INSTANCE_TYPE と入力します。
    [値] には、ノートブックインスタンスの Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) インスタンスタイプを入力します。
    3 番目の環境変数に次の値を入力します。
    [キー] に、NOTEBOOK_NAME と入力します。
    [値] には、ノートブックの名前を入力します。

11. [保存] を選択します。

12. [テスト] タブを選択します。

13. [テストイベント] で [新しいイベントを作成] または [保存したイベントを編集] を選択し、使用する保存済みイベントを選択します。または、空の ("{}") テストイベントを使用します。

14. [保存] を選択し、[テスト] を選択します。

15. SageMaker AI コンソールを開いて、ノートブックインスタンスが初期化中であることを確認します。
    注: Lambda 関数のテストがタイムアウトした場合は、Lambda 関数を開きます。[設定] を選択し、[一般設定] セクションに移動して、タイムアウト値を増やします。デフォルトは 3 秒です。

Lambda 関数を作成したら、別の AWS サービスのイベントに基づいて自動的に関数を実行するトリガーを作成できます。