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

by Daiki Hojo

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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クラウドコンピューティングとは 7

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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

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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

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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

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僕が興味を持った理由 •Rでの cannot allocate vector 問題 11

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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

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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

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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

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GCP •GCPもたくさんのサービスがある 15

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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

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AWS編 – まずやること •ぐぐる 17

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つぎにやること •上から見ていく 18

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@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。

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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

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AWSに登録 •フォームを埋め、登録する 21

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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。

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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

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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

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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→

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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その後、 •「インスタンスの作成」を選択 38

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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

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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)

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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

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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

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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

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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

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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

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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?

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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

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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、 - [email protected] もしくは - [email protected] 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

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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

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成功すると、接続される! •Yeah!!!! 50

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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

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成功すると、接続される!(これはWinだけど) •Yeah!!!! 52

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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

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GCP編 •https://cloud.google.com/?hl=ja 54

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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

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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

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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)

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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

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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

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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

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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

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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

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インスタンス構築完了! •Yeah!! (AWSよりも簡単!) 63

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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•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

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˃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

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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

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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

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˃ 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

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˃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

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うまくいくと。。。 •新しいRが導入される!! 77

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˃ 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

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# 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

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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

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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

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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

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Rstudio Server が立ち上がる！！！ 83

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˃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

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˃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

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˃ # 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 = "")

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˃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

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˃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

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˃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

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•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

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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

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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

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˃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→

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Jupyter notebookの立ち上げ •赤枠を押して、アクセス！ 94

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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

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˃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

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Wolfram engineの導入 •終わったかな？ 97

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˃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

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˃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

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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

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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