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# Amazon SageMaker パートナー AI アプリケーション SDK を設定する
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 次のトピックでは、Amazon SageMaker パートナー AI アプリケーションでアプリケーション固有の SDK をインストールして使用するために必要なプロセスについて説明します。アプリケーションに SDK をインストールして使用するには、アプリケーションの SDK が環境変数を取得して認可をトリガーできるように、パートナー AI アプリケーションに固有の環境変数を指定する必要があります。次のセクションでは、サポートされているアプリケーションタイプごとにこれを完了するために必要な手順について説明します。

## Comet
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 Comet は次の 2 つの製品を提供しています。
+  Opik はソース LLM 評価フレームワークです。
+  Comet の ML プラットフォームを使用すると、ML ライフサイクル全体にわたってモデルを追跡、比較、説明、最適化できます。

Comet は、操作する製品に基づいて 2 つの異なる SDK の使用をサポートしています。Comet SDK または Opik SDK をインストールして使用するには、次の手順を実行します。Comet SDK の詳細については、「[クイックスタート](https://www.comet.com/docs/v2/guides/quickstart/)」を参照してください。Opik SDK の詳細については、「[オープンソースの LLM 評価フレームワーク](https://github.com/comet-ml/opik)」を参照してください。

1. パートナー AI アプリケーションで Comet SDK または Opik SDK を使用している環境を起動します。JupyterLab アプリケーションの起動については、「[スペースを作成する](studio-updated-jl-user-guide-create-space.md)」を参照してください。(Visual Studio Code のオープンソース版) アプリケーションをベースとする Code Editor の起動については、「[Studio で Code Editor アプリケーションを起動する](code-editor-use-studio.md)」を参照してください。

1.  Jupyter ノートブックまたは Code Editor スペースを起動します。

1.  開発環境から、互換性のある Comet、Opik、SageMaker Python SDK バージョンをインストールします。互換性を確保するには: 
   +  SageMaker Python SDK バージョンは `2.237.0` 以降である必要があります。
   +  Comet SDK バージョンは最新バージョンである必要があります。
   +  Opik SDK バージョンは、Opik アプリケーションで使用されるバージョンと一致する必要があります。Opik ウェブアプリケーション UI で使用される Opik バージョンを検証します。ただし、Opik アプリケーションバージョンが `1.2.0` の場合、Opik SDK バージョンは `1.1.5` 以降である必要があります。
**注記**  
SageMaker JupyterLab には SageMaker Python SDK がインストールされています。ただし、バージョンが `2.237.0` より前である場合は、SageMaker Python SDK のアップグレードが必要になる場合があります。

   ```
   %pip install sagemaker>=2.237.0 comet_ml
   
   ##or
   
   %pip install sagemaker>=2.237.0 opik={{<compatible-version>}}
   ```

1.  アプリケーションリソース ARN に次の環境変数を設定します。これらの環境変数は、Comet SDK および Opik SDK との通信に使用されます。これらの値を取得するには、Amazon SageMaker Studio のアプリケーションの詳細ページに移動します。

   ```
   os.environ['AWS_PARTNER_APP_AUTH'] = 'true'
   os.environ['AWS_PARTNER_APP_ARN'] = '{{<partner-app-ARN>}}'
   ```

1.  Comet アプリケーションの場合、SDK URL は次のステップで設定された API キーの一部として自動的に含まれます。代わりに、SDK URL を手動で上書きするように `COMET_URL_OVERRIDE` 環境変数を設定できます。

   ```
   os.environ['COMET_URL_OVERRIDE'] = '{{<comet-url>}}'
   ```

1.  Opik アプリケーションの場合、SDK URL は次のステップで設定された API キーの一部として自動的に含まれます。代わりに、SDK URL を手動で上書きするように `OPIK_URL_OVERRIDE` 環境変数を設定できます。Opik ワークスペース名を取得するには、Opik アプリケーションを参照してユーザーのワークスペースに移動します。

   ```
   os.environ['OPIK_URL_OVERRIDE'] = '{{<opik-url>}}'
   os.environ['OPIK_WORKSPACE'] = '{{<workspace-name>}}'
   ```

1.  Comet または Opik の API キーを識別する環境変数を設定します。これは、Comet SDK および Opik SDK の使用時に SageMaker からアプリケーションへの接続を検証するために使用されます。この API キーはアプリケーション固有であり、SageMaker が管理するものではありません。このキーを取得するには、アプリケーションにログインして API キーを取得する必要があります。Opik API キーは、Comet API キーと同じです。

   ```
   os.environ['COMET_API_KEY'] = '{{<API-key>}}'
   os.environ["OPIK_API_KEY"] = os.environ["COMET_API_KEY"]
   ```

## Fiddler
<a name="partner-apps-sdk-fiddler"></a>

 Fiddler Python クライアントをインストールして使用するには、次の手順を実行します。Fiddler Python クライアントの詳細については、「[クライアント 3.x について](https://docs.fiddler.ai/python-client-3-x/about-client-3x)」を参照してください。

1.  パートナー AI アプリケーションで Fiddler Python クライアントを使用しているノートブック環境を起動します。JupyterLab アプリケーションの起動については、「[スペースを作成する](studio-updated-jl-user-guide-create-space.md)」を参照してください。(Visual Studio Code のオープンソース版) アプリケーションをベースとする Code Editor の起動については、「[Studio で Code Editor アプリケーションを起動する](code-editor-use-studio.md)」を参照してください。

1.  Jupyter ノートブックまたは Code Editor スペースを起動します。

1.  開発環境から、Fiddler Python クライアントと SageMaker Python SDK バージョンをインストールします。互換性を確保するには: 
   +  SageMaker Python SDK バージョンは `2.237.0` 以降である必要があります。
   +  Fiddler Python クライアントバージョンは、アプリケーションで使用される Fiddler のバージョンと互換性がある必要があります。UI から Fiddler のバージョンを確認した後、互換性のある Fiddler Python クライアントのバージョンについては、Fiddler 「[互換性マトリックス](https://docs.fiddler.ai/history/compatibility-matrix)」を参照してください。
**注記**  
SageMaker JupyterLab には SageMaker Python SDK がインストールされています。ただし、バージョンが `2.237.0` より前である場合は、SageMaker Python SDK のアップグレードが必要になる場合があります。

   ```
   %pip install sagemaker>=2.237.0 fiddler-client={{<compatible-version>}}
   ```

1.  アプリケーションリソース ARN と SDK URL に次の環境変数を設定します。これらの環境変数は、Fiddler Python クライアントとの通信に使用されます。これらの値を取得するには、Amazon SageMaker Studio の Fiddler アプリケーションの詳細ページに移動します。   

   ```
   os.environ['AWS_PARTNER_APP_AUTH'] = 'true'
   os.environ['AWS_PARTNER_APP_ARN'] = '{{<partner-app-ARN>}}'
   os.environ['AWS_PARTNER_APP_URL'] = '{{<partner-app-URL>}}'
   ```

1.  Fiddler アプリケーションの API キーを識別する環境変数を設定します。これは、Fiddler Python クライアントの使用時に SageMaker から Fiddler アプリケーションへの接続を検証するために使用されます。この API キーはアプリケーション固有であり、SageMaker が管理するものではありません。このキーを取得するには、Fiddler アプリケーションにログインして API キーを取得する必要があります。

   ```
   os.environ['FIDDLER_KEY'] = '{{<API-key>}}'
   ```

## Deepchecks
<a name="partner-apps-sdk-deepchecks"></a>

 Deepchecks Python SDK をインストールして使用するには、次の手順を実行します。

1.  パートナー AI アプリケーションで Deepchecks Python SDK を使用している環境を起動します。JupyterLab アプリケーションの起動については、「[スペースを作成する](studio-updated-jl-user-guide-create-space.md)」を参照してください。(Visual Studio Code のオープンソース版) アプリケーションをベースとする Code Editor の起動については、「[Studio で Code Editor アプリケーションを起動する](code-editor-use-studio.md)」を参照してください。

1.  Jupyter ノートブックまたは Code Editor スペースを起動します。

1.  開発環境から、Deepchecks Python SDK と SageMaker Python SDK のバージョンをインストールします。  パートナー AI アプリケーションは、Deepchecks `0.21.15` のバージョンを実行しています。互換性を確保するには: 
   +  SageMaker Python SDK バージョンは `2.237.0` 以降である必要があります。
   +  Deepchecks Python SDK は `0.21` のマイナーバージョンを使用する必要があります。
**注記**  
SageMaker JupyterLab には SageMaker Python SDK がインストールされています。ただし、バージョンが `2.237.0` より前である場合は、SageMaker Python SDK のアップグレードが必要になる場合があります。

   ```
   %pip install sagemaker>=2.237.0 deepchecks-llm-client>=0.21,<0.22
   ```

1.  アプリケーションリソース ARN と SDK URL に次の環境変数を設定します。これらの環境変数は、Deepchecks Python SDK との通信に使用されます。これらの値を取得するには、Amazon SageMaker Studio のアプリケーションの詳細ページに移動します。   

   ```
   os.environ['AWS_PARTNER_APP_AUTH'] = 'true'
   os.environ['AWS_PARTNER_APP_ARN'] = '{{<partner-app-ARN>}}'
   os.environ['AWS_PARTNER_APP_URL'] = '{{<partner-app-URL>}}'
   ```

1.  Deepchecks アプリケーションの API キーを識別する環境変数を設定します。これは、Deepchecks Python SDK の使用時に SageMaker から Deepchecks アプリケーションへの接続を検証するために使用されます。この API キーはアプリケーション固有であり、SageMaker によって管理されません。このキーを取得するには、「[セットアップ: Python SDK のインストールと API キーの取得](https://llmdocs.deepchecks.com/docs/setup-sdk-installation-api-key#generate-an-api-key-via-the-ui)」を参照してください。

   ```
   os.environ['DEEPCHECKS_API_KEY'] = '{{<API-key>}}'
   ```

## Lakera
<a name="partner-apps-sdk-lakera"></a>

 Lakera は SDK を提供していません。代わりに、任意のプログラミング言語で利用可能なエンドポイントへの HTTP リクエストを介して Lakera Guard API とやり取りできます。詳細については「[Lakera Guard API](https://platform.lakera.ai/docs/api)」を参照してください。

 Lakera で SageMaker Python SDK を使用するには、次の手順を実行します。

1.  パートナー AI アプリケーションで使用している環境を起動します。JupyterLab アプリケーションの起動については、「[スペースを作成する](studio-updated-jl-user-guide-create-space.md)」を参照してください。(Visual Studio Code のオープンソース版) アプリケーションをベースとする Code Editor の起動については、「[Studio で Code Editor アプリケーションを起動する](code-editor-use-studio.md)」を参照してください。

1.  Jupyter ノートブックまたは Code Editor スペースを起動します。

1.  開発環境から、SageMaker Python SDK バージョンをインストールします。SageMaker Python SDK バージョンは `2.237.0` 以降である必要があります 
**注記**  
SageMaker JupyterLab には SageMaker Python SDK がインストールされています。ただし、バージョンが `2.237.0` より前である場合は、SageMaker Python SDK のアップグレードが必要になる場合があります。

   ```
   %pip install sagemaker>=2.237.0
   ```

1.  アプリケーションリソース ARN と SDK URL に次の環境変数を設定します。これらの値を取得するには、Amazon SageMaker Studio のアプリケーションの詳細ページに移動します。

   ```
   os.environ['AWS_PARTNER_APP_ARN'] = '{{<partner-app-ARN>}}'
   os.environ['AWS_PARTNER_APP_URL'] = '{{<partner-app-URL>}}'
   ```