心理学者に役立つかもしれないクラウドコンピューティング

クラウドコンピューティング(GCP･AWS)について簡単にまとめました｡
そして､R, Python, Wolfram Engineの導入方法も記載しています｡
本資料にでてくるコード詳細は以下にあります｡
https://github.com/dastatis/dastatis.github.io/blob/master/pdf/Hojo_CloudComputingSetup.txt

Transcript

1. 心理学者に 役立つかもしれない!? クラウドコンピューティング 東京大学大学院 教育心理学コース D2 北條 大樹 ベイズ塾夏合宿2019
2. 本資料について(2020/04/07追加) •この資料は､2019年の10月前後に作成したものです｡ •当時からUIや操作法が変わっている可能性がありま す｡ •私は､Linuxの初心者であるため､一部冗長なコード等 あるかもしれません｡ 2
3. はじめに •独学で学んだので、間違っている部分あったらすみ ません •説明・言葉遣い間違っている可能性があります •セキュリティ等々は責任を負えません •あくまで自己責任で。 •言葉で補う部分が多いです(後半) 3
4. 今日の懸念事項 •Wi-Fiが少しつながりにくいので、実践できるかわか らん •ただ、なんとかして実践してもらいたい •今日実践できなかったら、明日までの宿題 4
5. 目次 • クラウドコンピューティングとは (利点・欠点など) - AWS - GCP • クラウドコンピューティング環境の導入 - AWS / GCP の環境構築 - R / RStudio Server 導入 - tidyverse / rstan 導入 MCMC(;´Д｀)ﾊｧﾊｧ - Python (Anaconda) 導入 - (Jypyter環境に)Mathematica (Wolfram Engine) の導入 - jspsychの導入(したかった) • 実践 5
6. 目的 •クラウドコンピューティングがどんなものか知る •クラウドコンピューティングの可能性を知る •実際に動かしてみる 6
7. クラウドコンピューティングとは 7
8. クラウドコンピューティングとは? •クラウド上に仮想(サーバー)環境を用意し、 そこで分析や実験課題を実行することができる ウィキペディア「クラウドコンピューティング」より 8
9. クラウドコンピューティングで可能なこと •ネット環境があれば、どこからでも調査・実験環境 を構築したり、統計解析/機械学習を実行できる •手元のPCスペックに依存することなく、快適に動作 可能 •共同研究が便利になるかも •再現性が高められる!? (詳細はkazutanセッションで語られるかも!?) 9
10. クラウドコンピューティング利点・欠点 • 利点 - 一時的にスペック(CPU、GPU、メモリ等)を上げられる - 分析だけ高スペックで行う - 使い方によっては、高スペックPC買うより安い - 自分のPCスペックに依存しない - ネットさえあれば、どこからでもアクセス可能 - 環境をまるごとコピー、公開可能. (→再現性) - 公開されている誰かのテンプレ環境を使える - 自分でRやPythonを導入しなくてもよい (→ 授業等へ応用可能?) - 実験サーバーを用意する必要がない - 実験準備→実験→データ解析をオールインワンで可能 - そして、そのまま公開すれば良い • 欠点 - 使い方によっては、使わない方(普通のPCの方)が安い - ネットがないと使えない - CUI操作が基本 10
11. 僕が興味を持った理由 •Rでの cannot allocate vector 問題 11
12. 有名なクラウドコンピューティングサービス •AWS(Amazon Web Service) https://aws.amazon.com/jp/ 12
13. AWS •いろんなサービスがある(本日はコンピューティング) 13
14. 有名なクラウドコンピューティングサービス •GCP (Google Cloud Platform) https://console.cloud.google.com/getting-started?hl=ja&pli=1 14
15. GCP •GCPもたくさんのサービスがある 15
16. クラウドコンピューティング 環境の導入 まずは、AWSとGCPで環境を作る。 16
17. AWS編 – まずやること •ぐぐる 17
18. つぎにやること •上から見ていく 18
19. @Np_Ur_ さんの神解説ブログを読む •https://www.randpy.tokyo/entry/2017/06/06/083000 19 以降では、このブログを参考に導入していきます。
20. AWSに登録 •https://aws.amazon.com/jp/products へ飛び •右上の[無料サインアップ]をクリック 20
21. AWSに登録 •フォームを埋め、登録する 21
22. AWSに登録 •全て埋めていく。恐らく,このあとメールが届く。 22 現状、 登録しただけでは課金されません。
23. ログイン後の画面 •これがでているはず(無料利用1年の方も同じ?)。 23
24. 右上の「東京」が現在のリージョン •好きなリージョンを選べる - 選んだリージョンにサーバーを たてることになる •リージョンによって料金が異なる →少し脱線してAWSの料金の話 24
25. AWS (EC2)の料金について(資料作成時点) • https://aws.amazon.com/jp/ec2/pricing/on-demand/ 25 どのOSを使うかで 料金は異なる→ どのリージョンを 使うかで料金は異なる→
26. スペックは自分で選べる(あとで変更可) •アジア(東京), Linuxでこんな感じ (画像には全て載って無いが、更に高スペックもある) 26
27. 選ばれし者しか使えない高スペックも ※金があればだれでも使えます。 27
28. AWS(EC2)でかかる料金 28 サーバー代(使用料) 前スライド 通信費(自機→EC2に転送) 通信費(EC2→自機に転送) 次スライド
29. 通信費(データ転送費) •データ入れるのはタダ •出すのは有料(詳細は料金のページの下部参照) • オハイオ・オレゴン辺りが安かった気がする… 29
30. 話を戻して、 •今回のリージョンは東京でいきましょう!! 30 仮想マシンを起動しましょう
31. OS選択画面になります •「無料利用枠の対象」で決められたスペックを選択 すれば、”使用料のみ”は無料で使用できます •特にこだわりがなければAMI(一番上)で良いかと... 31
32. AMI以外にすると死ぬの? •そんなことはありません。 - 単純に、操作するときのコマンドが少し変わるだけです。 - 詳しくは、検索すれば出てきますが、例えば - https://eng-entrance.com/linux-distribution-compare 等 - これは、AWSというより、Linuxの話なので話を戻します (というか、私も詳しくない。。。) 32 sudo apt-get install sudo yum install
33. ここでは、Amazon Linux 2 AMI (HVM), SSD Volume Type を選択しました。 •ここで、スペックを選択します • 無料になるのは、「無料利用枠の対象」とあるものです (そりゃそうだ) • ちなみに、この無料枠では、メモリがしょぼすぎてrstan等の パッケージがはいりません(Rcppがつらいみたい) 33
34. しかしながら、 •とりあえず立てるだけなら、無料でよい •右下の「確認と作成」を選択します 34
35. 確認画面がでる •ので、Rstudio serverのために、セキュリティ設定を いじります •「セキュリティグループの編集」を選択 35
36. セキュリティの設定 •建てたサーバーにはいるために - タイプ「SSH」ソース「マイIP」を選択 •Rstudio serverにログインするために - タイプ「カスタムTCP」ポート「8787」ソース「マイIP」に •右下の「確認と作成」を選択 • すると、先ほどの設定確認画面にうつる • 確認画面の右下の「起動」を選択 36
37. 次の画面がでてくる •「新しいキーペアの作成」で任意のキーペア名を入 力 •そして、「キーペアのダウンロード」をする。 37
38. その後、 •「インスタンスの作成」を選択 38
39. うまく作成されると •こんな画面がでてくる •請求アラートも作成できる •では、さっそく作成したインスタンスを見てみる 39
40. 作成したインスタンス達 •今立てたのが上のインスタンス •下は、前に僕が建てたやつ 40 インスタンスの状態が Running → 動作してる 料金が発生している (AWSを終了したら、必ずstoppedにしないと死ぬ) Stopped → 動作していない 料金かかっていない (高スペックインスタンスでも)
41. インスタンスの状態を変える •変更したいインスタンスを選択し、「アクション」 から変更可能 - 「停止」でstoppedになり - 「終了」で環境が消去されます •一時的に高スペックにしたい (インスタンスのスペックを変えたい)ときも 「アクション」の設定の 「インスタンスタイプの変更」から 41
42. インスタンスに接続する •いくつか接続方法がある •「接続」を押すと、以下が出てくる 42
43. インスタンスに接続する •「ブラウザから直接マネージド SSH クライアント (アルファ)」でブラウザ上で接続できるらしいが, なぜかできない(Windowsだから？) 43 https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC2/latest/UserGuid e/Connect-using-EC2-Instance-Connect.html などを参考
44. インスタンス接続する(Windows編) •(ここでは,) PuTTY というソフトを導入します - Putty: https://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/ •導入したら、まず”鍵”を作ります • 「PuTTYgen」を起動 44 https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/AWSEC 2/latest/UserGuide/putty.html を参考に
45. PuTTYgenで鍵を作る •PuTTYgenの「Load」から先ほど保存した「~.pem」 ファイルを選択する - 選択するとき拡張子をAll Filesにしないと.pemファイルが表 示されません。 •選択すると以下が表示されるのでOKを押す •次に「Save private key」を選択、「はい」を選択、 好きな名前でkeyを保存する - .ppkファイル(鍵)が作成される 45
46. インスタンスへの接続 •PuTTYgenを消して、PuTTYを起動し •「Host Name」を入力 46 AMIの場合 ec2-user@パブリックDNS Ubuntuの場合 ubuntu@パブリックDNS を入力 パブリックDNSって どこみればよい?
47. パブリックDNS確認方法 •赤枠部分に書いてあるので、コピペする 47
48. パブリックDNS確認方法 •たとえば、パブリックDNSが以下だった場合 - ec2-11.ap-northeast-1.compute.amazonaws.com •PuTTYには、 - ec2-user@ec2-11.ap-northeast-1.compute.amazonaws.com もしくは - ubuntu@ec2-11.ap-northeast-1.compute.amazonaws.com と入力する •なお、このパブリックDNSはインスタンス(再)起動の 度変わる 48
49. インスタンスの接続 •次に、「Connection」→「SSH」→「Auth」の •「Private key file authentication:」でPuTTYgenで作成 した.ppkファイルを参照する 49 最後に、 「Open」を選択 警告が出たら、 「はい」を押す
50. 成功すると、接続される! •Yeah!!!! 50
51. インスタンスに接続する(Mac編) •@Np_Ur_さんのブログを引用すると •アプリからターミナルを開く •先ほどダウンロードしたキーペアの場所に移動 - chmod 600 ファイル名.pem と入力 •次に、 - ssh –i “キーペアのディレクトリ/hoge.pem” ec2-user@パブ リックDNS と入力すれば, ログインできるそうです 51
52. 成功すると、接続される!(これはWinだけど) •Yeah!!!! 52
53. あとは、 •もっと簡単な方法もあるかもしれないが、動いたの でよしとする! •自分の好きなように動かせば良い! •このあとのRやPythonの導入は,基本的にGCPと変わら ないので、まとめて後述する •お疲れ様でした!! 53
54. GCP編 •https://cloud.google.com/?hl=ja 54
55. GCP編 •GCPの料金 (通信費も AWSと同じ感じなので省略) 55 https://cloud.google.com/comp ute/pricing?hl=ja 等を参考に
56. GCPにVMインスタンスを作成する •google アカウントを作成し、ログインした状態で GCPアクセスする •「インスタンスの作成」を選択 •GCPは最初に$300(3万円程度)の無料利用権もらえる - これが終わるまで課金されない 56
57. インスタンスをたてる! •好きなスペック&以下の設定でインスタンスを作成 57 デフォだとHDDが 10GBなので増やす のもありかと rstudio serverのために HTTPトラフィックを許可しておく (チェックする)
58. rstudio 使えるように設定をいじる •インスタンスの作成完了 58
59. ファイアウォールルールを作成 •赤枠を追って、「ファイアウォール ルールを選択」 •「ファイアウォールルールを作成」 59
60. rstudio server用の設定を行う •左のように設定し、「作成」を押す 60 http://yoshidk6.hatenablog.com/entry/201 7/05/27/013000 を参考に
61. VMインスタンスでの設定 •VMインスタンスに戻って、 •「instance-2(作成したインスタンス)」を選択 61 「編集」を選択 中略 タグに「allow-rstudio」を入力
62. そして、立ち上げる •「ブラウザウィンドウで開く」を選択 62 ブラウザが立ち上がる
63. インスタンス構築完了! •Yeah!! (AWSよりも簡単!) 63
64. インスタンスの終了も忘れないでね •インスタンスを選択して、「停止」を選択 64
65. GCPの一連の動作は •最高にcoolなパッケージでR上で操作可能 65 https://github.com/cloudyr/googleComputeEngineR
66. ここまでまとめ •AWSとGCPの環境構築を行った •個人的にGCPの方が圧倒的に楽に構築できた - OSによる接続方法が異ならないのが利点かな - かつ無料利用分の選択肢が自分にあるのがいい •GCPは、教育向けプログラムもあるらしい •あとの分析環境構築(R, Python)は 基本的にLinuxに環境構築するのとほぼ同じなので、 本編としてはここで一応終了!! •お疲れ様でした!! 66 https://edu.google.com/programs/?modal_active=none
67. ここまでで参考にした主な記事・ブログ等 •AWS - https://www.randpy.tokyo/entry/2017/06/06/083000 •GCP - http://katsumushi.hatenadiary.com/entry/2017/11/12/23554 2 - http://yoshidk6.hatenablog.com/entry/2017/05/27/013000 67
68. 目次 • クラウドコンピューティングとは (利点・欠点など) - AWS - GCP • クラウドコンピューティング環境の導入 - AWS / GCP の環境構築 - R / RStudio Server 導入 - tidyverse / rstan 導入 MCMC(;´Д｀)ﾊｧﾊｧ - Python (Anaconda) 導入 - (Jypyter環境に)Mathematica (Wolfram Engine) の導入 - jspsychの導入 • 実践 68
69. 心理学者のための 各種環境の構築 • R / RStudio Server 導入 • Python (Anaconda) 導入 • (Jypyter環境に)Mathematica (Wolfram Engine) の導入 • jspsychの導入 69
70. ここからは •先ほど述べたように、以降の環境構築はAWS,GCPも そんなに変わらないので、 •GCP - インスタンスタイプ - n1-standard-2（vCPU x 2、メモリ 7.5 GB） - ブートディスク(HDD) - Debian(デフォルト) → Ubuntu 18.04 LTS に変更しました - 標準永続ディスク 10GB(デフォルト) → 20GB - ネットワークタグ - 先ほど作成した allow-rstudio を追加 - GCPへのアクセス環境 - WindowsからGoogle Chromeを用いてアクセス •で基本的に実践してきます •適宜セキュリティグループなどいじります。 70
71. •まずはインスタンスを立ち上げる - 特に変更なければLinuxの「Ubuntu」というディストリ ビューションで作成される - 今後のエラー等は、 「検索したいワード GCP」 もしくは 「検索したいワード Ubuntu」で検索するとヒットする可能 性が高いです •次以降の「Rの導入」は、あえてミスを犯してから導 入する流れになっているので、「Rの導入」を最後ま で読んだ上で実行してください Rの導入 71
72. ˃sudo apt update ˃sudo apt upgrade ## 導入済みパッケージの更新 Do you want to continue? [Y/n] 中略 ˃sudo apt install r-base インストール完了 ˃R •上記コマンド>を実行してください •コマンドによっては ~ continue?ときかれるので、 「はい」である, Y を入力してください Rの導入 72
73. Rの導入 •導入できて、Rと打つとRが起動します •Rをやめるには q()と入力してください 73
74. Rの導入 •やったか!? •いいえ、このままだとRのバージョンが古すぎるので Rを動作させるだけなら問題無いですが、 tidyverseやrstanといったパッケージの導入ができま せん(動作しません) •メモ: - 「sudo apt install r-base」では古いRが導入される 74
75. ˃ cat /etc/os-release NAME="Ubuntu" VERSION="18.04.3 LTS (Bionic Beaver)" ID=ubuntu ID_LIKE=debian PRETTY_NAME="Ubuntu 18.04.3 LTS" VERSION_ID="18.04" HOME_URL="https://www.ubuntu.com/" SUPPORT_URL="https://help.ubuntu.com/" BUG_REPORT_URL="https://bugs.launchpad.net/ubuntu/" PRIVACY_POLICY_URL="https://www.ubuntu.com/legal/terms-and- policies/privacy-policy" VERSION_CODENAME=bionic UBUNTU_CODENAME=bionic •使っているUbuntuのバージョンを調べます(以下) • 僕のは18.04(bionic)でした Rの導入 75
76. ˃echo -e "¥n## For R package" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list ˃echo "deb https://cran.rstudio.com/bin/linux/ubuntu $(lsb_release -cs)-cran35/" | sudo tee -a /etc/apt/sources.list ˃sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys E298A3A825C0D65DFD57CBB651716619E084DAB9 ˃sudo apt update ˃sudo apt install r-base •上記を順番に実行していく •やっていることは、最新のCRANの情報を取ってくる ようにしている Rの導入(先人の知恵を借りる) 76 https://qiita.com/JeJeNeNo/items/43fc95c4710c668e86a2 より
77. うまくいくと。。。 •新しいRが導入される!! 77
78. ˃ sudo apt-get install gdebi-core ˃ wget https://download2.rstudio.org/server/bionic/amd64/rstudio-server- 1.2.1335-amd64.deb ˃ sudo gdebi rstudio-server-1.2.1335-amd64.deb # rstudio server にログインするユーザ名を定義.ここでは「rstudio」にしている ˃ sudo adduser rstudio Enter new UNIX password: Retype new UNIX password: #上記を入力すると、このユーザ名のパスワードを定義する画面がでてくる。 ＃ なので,パスワードを決めて、打ち込む •https://www.rstudio.com/products/rstudio/download- server/ で自分のOSに合うインストールコマンドを探 してインストール(ここではUbuntu 18+) Rstudio Server の導入 78
79. # Rstudio Serverのステータスを確認できる。 ˃sudo rstudio-server status • rstudio-server.service - RStudio Server Loaded: loaded (/etc/systemd/system/rstudio-server.service; enabled; vendor preset: enabled) Active: active (running) since Wed 2019-08-07 16:54:34 UTC; 6min ago Process: 20742 ExecStart=/usr/lib/rstudio-server/bin/rserver (code=exited, status=0/SUCCESS) Main PID: 20747 (rserver) Tasks: 3 (limit: 4401) CGroup: /system.slice/rstudio-server.service └─20747 /usr/lib/rstudio-server/bin/rserver Aug 07 16:54:34 instance-3 systemd[1]: Starting RStudio Server... Aug 07 16:54:34 instance-3 systemd[1]: Started RStudio Server. •どうやら無事動いているようだ •ログインしてみる→ Rstudio Server の立ち上げ 79
80. Rstudio Server の立ち上げ •インスタンスの詳細から外部IPを確認、コピー 80
81. Rstudio Server の立ち上げ •インターネットブラウザ(ここではchrome)のURLを入 力するところにコピーしたアドレスを張り付け、 •その後ろに「:8787」と入力する •例えば - 外部IPアドレス「1234」なら、下のように入力しエンター. 81
82. Rstudio Server の立ち上げ •うまく立ち上がっていれば、次のような画面になる •先ほど登録した、IDとPassを入力し、ログイン 82
83. Rstudio Server が立ち上がる！！！ 83
84. ˃sudo apt-get install libcurl4-openssl-dev libssl-dev libxml2-dev build-essential g++ ˃sudo apt update ˃sudo apt upgrade •上記をターミナル(not rstudio server)で1行ずつ実行 しましょう •tidyverse や rstanをUbuntuで動かすために必要です。 tidyverse, rstan導入の準備 84 http://katsumushi.hatenadiary.com/entry/2017/11/12/235542 より
85. ˃install.packages("tidyverse") •ここまでの手順がうまくいっていれば、Rstudio serverにログインして、 •通常のRと同様に以下のコマンドでtidyverseが導入で きます tidyverseの導入 85
86. ˃ # Add marutter's c2d4u repository, (and rrutter for CRAN builds too) ˃ sudo add-apt-repository -y "ppa:marutter/rrutter" ˃ sudo add-apt-repository -y "ppa:marutter/c2d4u" ˃ sudo apt-get update ˃ sudo apt-get install r-cran-rstan ˃ sudo R •公式(https://github.com/stan-dev/rstan/wiki/Installing-RStan-on-Linux) を参考に •terminalにて以下を実行 rstanの導入 86 Rにて ˃install.packages("devtools") ˃remotes::install_github("stan-dev/rstan", ref = "develop", subdir = "rstan/rstan", build_opts = "")
87. ˃sudo wget http://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-4.0.0- Linux-x86_64.sh ˃bash Anaconda3-4.0.0-Linux-x86_64.sh 中略 Do you wish the installer to prepend the Anaconda3 install locationto PATH in your /home/dhojo/.bashrc ? [yes|no][no] >>> yes ˃source ~/.bashrc •基本的にYesでよいが、最後のパスを通すかも必ずYes にする Python(Anaconda)の導入 87 https://qiita.com/tk_01/items/307716a680460f8dbe17 参考に
88. ˃cd ~ ˃jupyter notebook --generate-config ˃cd .jupyter ## .jupyterディレクトリにいることを確認して以下 ˃openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:1024 -keyout mykey.key -out mycert.pem ˃python Jupyter notebookの立ち上げ 88 ## Pythonにて ˃from notebook.auth import passwd; passwd() ## 登録したpasswordを覚えておく ## ‘sha1:~~’の～～の部分をメモしておく ˃quit() ## pythonを閉じる
89. ˃cd .jupyter ˃vi jupyter_notebook_config.py ## 編集モードになるので、 i を押して、以下を入力し、Escキーを押し、:wqを押す と保存されて終了する # OpenSSLで作ったファイルへのパス # dhojo@instance-3の@より前のdhojoが僕のusername # これを以下のURL内に置き換える c.NotebookApp.certfile = u'/home/dhojo/.jupyter/mycert.pem' c.NotebookApp.keyfile = u'/home/dhojo/.jupyter/mykey.key' # どのIPアドレスからのアクセスも受け入れる c.NotebookApp.ip = '0.0.0.0' # passwd()コマンドで作ったパスワードのハッシュを貼る c.NotebookApp.password = u'sha1:22d9227hoge' # 勝手にブラウザを起動しない c.NotebookApp.open_browser = False # 外部からアクセスするためのポート番号を指定する c.NotebookApp.port = 8888 Jupyter notebookの立ち上げ 89
90. •インスタンスの詳細から設定をいじる • HTTPSトラフィックを許可するにチェックを入れる インスタンスの設定 90
91. インスタンスの設定 •次に、defaultを押す 91 ファイアーウォールルールを選択し、 ファイアウォールルールの追加を選択
92. ファイアウォールルールの作成 •名前：お好きに •ターゲットタグ：https-server •ソースタグ：0.0.0.0/0 •指定したプロトコルとポート： tcp:8888 92
93. ˃jupyter notebook •ブラウザのURL欄に「外部IP:8888」と入力 Jupyter notebookの立ち上げ 93 詳細設定を押す→
94. Jupyter notebookの立ち上げ •赤枠を押して、アクセス！ 94
95. Jupyter notebookの立ち上げ •先ほど、登録したパスワードを入力 •やったぜ！！！！ 95
96. ˃sudo wget https://account.wolfram.com/download/public/wolf ram-engine/desktop/LINUX ˃sudo bash LINUX ## 実行すると以下の画面、Enterを押してしばらく待つ Wolfram engineの導入(Jupyterに) 96
97. Wolfram engineの導入 •終わったかな？ 97
98. ˃git clone https://github.com/WolframResearch/WolframLanguag eForJupyter.git ˃cd WolframLanguageForJupyter/ ˃wolframscript configure-jupyter.wls add ## アクティベートしていないと、上記が出るので、アクティベートする ˃wolframscript –activate ˃wolframscript configure-jupyter.wls add ##再度 Wolfram engineの導入 98 https://qiita.com/TsuMakoto/items/d17ccc6d9974337b55db を参考に
99. ˃jupyter kernelspec list Available kernels: python3 /home/dhojo/anaconda3/lib/python3.5/site-packages/ipykernel/resources wolframlanguage12 /home/dhojo/.local/share/jupyter/kernels/wolframlanguage12 ##入った！！！！！ ˃cd ~ ˃jupyter notebook Wolfram engineの導入 99
100. ｷﾀ━━━━(ﾟ∀ﾟ)━━━━!! •が、なぜかコンソール画面は起動はするが、サー バーエラーで計算できない 100
101. ˃wolframscript Wolfram Language 12.0.0 Engine for Linux x86 (64- bit)Copyright 1988-2019 Wolfram Research, Inc. In[1]:= とりあえず、普通に使えはするのでよしとする 101
102. まとめ •導入しまくったｗ •疲れたｗ •最後の方、雑でごめんなさい •httpsの話 •インスタンステンプレートの話 •Python pip condaの話 •自動シャットダウンの話 •jspsychの話 102
103. おまけ –AWS 請求書- 103
104. おまけ –GCP 請求書- 104