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# Amazon Q Developer
Amazon Q Developer は、コードの作成の向上に役立つ生成 AI 会話アシスタントです。Amazon Q Developer は、Amazon SageMaker Studio 内の次の IDE で使用できます。
+ JupyterLab
+ Code-OSS (Visual Studio Code - Open Source) に基づく Code Editor
Amazon Q Developer をセットアップし、環境内で使用するには、以下のセクションを使用します。
**Topics**
+ [ユーザー用に Amazon Q Developer を設定する](studio-updated-amazon-q-admin-guide-set-up.md)
+ [Amazon Q を使用して機械学習ワークフローを高速化する](studio-updated-user-guide-use-amazon-q.md)
+ [Amazon SageMaker Studio アプリケーションで Amazon Q Developer をカスタマイズする](q-customizations.md)
# ユーザー用に Amazon Q Developer を設定する
Amazon Q Developer は生成 AI 会話アシスタントです。Amazon Q Developer は、新しいドメインまたは既存のドメイン内に設定できます。次の情報を使用して Amazon Q Developer をセットアップします。
Amazon Q Developer を使用すると、ユーザーは次のことができます。
+ SageMaker AI 機能を個別に、または他の AWS サービスと組み合わせて使用するためのstep-by-stepガイダンスを受け取ります。
+ データ準備、トレーニング、推論、MLOps などの ML タスクを開始するサンプルコードを取得する。
+ コードを実行中に発生したエラーをデバッグおよび解決するためのトラブルシューティングサポートを受ける。
**注記**
無料利用枠サブスクリプションとプロ階層サブスクリプションのどちらを使用している場合も、Studio の Amazon Q Developer がサービスを改善する目的でユーザーコンテンツを使用することはありません。IDE レベルのテレメトリ共有の場合、Amazon Q は、質問の数やレコメンデーションが受け入れられたかどうかなど、ユーザーの使用状況を追跡することがあります。このテレメトリデータには、ユーザーの IP アドレスなどの個人を特定できる情報は含まれません。データ保護とオプトアウトの手順の詳細については、「[Opt out of data sharing in the IDE](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/opt-out-IDE.html)」を参照してください。
Amazon Q Developer は、プロ階層サブスクリプションでも無料利用枠サブスクリプションでも設定できます。プロ階層は、使用制限が高く設定され、その他の機能も備えた有料サブスクリプションサービスです。階層の違いの詳細については、「[Understanding tiers of service for Amazon Q Developer](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/q-tiers.html)」を参照してください。
Amazon Q Developer Pro のサブスクライブの詳細については、「[Subscribing to Amazon Q Developer Pro](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/q-admin-setup-subscribe-general.html)」を参照してください。
## Amazon Q Developer 無料利用枠の設定手順:
Amazon Q Developer 無料利用枠を設定するには、次の手順を使用します。
**Amazon Q Developer 無料利用枠を設定するには**
1. JupyterLab または Code Editor スペースの作成に使用した IAM ロールに次のポリシーを追加します。
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"q:SendMessage"
],
"Resource": [
"*"
]
},
{
"Sid": "AmazonQDeveloperPermissions",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"codewhisperer:GenerateRecommendations"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
------
1. Amazon SageMaker Studio に移動します。
1. JupyterLab または Code Editor スペースを開きます。
1. **[ランチャー]** に移動し、**[ターミナル]** を選択します。
1. JupyterLab で、以下を実行します。
1. `restart-jupyter-server` を指定します。
1. ブラウザを再起動し、Amazon SageMaker Studio に戻ります。
## Amazon Q Developer Pro 階層の設定手順:
**前提条件**
Amazon Q Pro を設定するには、以下が必要です。
アクセス手段として IAM アイデンティティセンターが設定され、組織用にセットアップされた Amazon SageMaker AI ドメイン
Amazon Q Developer Pro サブスクリプション。
組織用に既に設定したドメインを更新する場合は、Amazon Q Developer を使用するよう更新する必要があります。 AWS マネジメントコンソール または を使用してドメイン AWS Command Line Interface を更新できます。
Amazon Q Developer プロファイルの ARN を使用する必要があります。Q プロファイルの ARN は、[Q Developer 設定](https://console.aws.amazon.com/amazonq/developer/settings)ページにあります。
次の AWS Command Line Interface コマンドを使用してドメインを更新できます。
```
aws --region AWS リージョン sagemaker update-domain --domain-id domain-id --domain-settings-for-update "AmazonQSettings={Status=ENABLED,QProfileArn=Q-Profile-ARN}"
```
以下の手順に従って、 AWS マネジメントコンソール内のドメインを更新することもできます。
1. [Amazon SageMaker AI コンソール](https://console.aws.amazon.com/sagemaker)に移動します。
1. [ドメイン] を選択します。
1. **[アプリケーション設定]** を選択します。
1. **[SageMaker アプリケーションのための Amazon Q Developer]** で、**[編集]** を選択します。
1. **[このドメインで Amazon Q Developer を有効にする]** を選択します。
1. Q プロファイルの ARN を指定します。
1. [**Submit**] を選択してください。
Amazon Q Developer プロファイルの ARN を使用する必要があります。Q プロファイルの ARN は、[Amazon Q Developer](https://console.aws.amazon.com/amazonq/developer) コンソールの **Amazon Q アカウントの詳細**ページで確認できます。
**[組織向けの設定]** は、IAM アイデンティティセンターを使用できる Amazon SageMaker AI ドメインの高度なセットアップです。ドメインの設定方法と IAM アイデンティティセンターの設定については、「[Amazon SageMaker AI のカスタムセットアップを使用する](onboard-custom.md)」を参照してください。
新しいドメインで Amazon Q Developer を設定するときは、 AWS マネジメントコンソール を使用するか、ローカルマシンから次の AWS Command Line Interface コマンドを使用できます。
```
aws --region AWS リージョン sagemaker create-domain --domain-id domain-id --domain-name "example-domain-name" --vpc-id example-vpc-id --subnet-ids example-subnet-ids --auth-mode SSO --default-user-settings "ExecutionRole=arn:aws:iam::111122223333:role/IAM-role",--domain-settings "AmazonQSettings={status=ENABLED,qProfileArn=Q-profile-ARN" --query example-domain-ARN--output text
```
次の AWS CLI コマンドを使用して Amazon Q Developer を無効にできます。
```
aws --region AWS リージョン sagemaker update-domain --domain-id domain-id --domain-settings-for-update "AmazonQSettings={Status=DISABLED,QProfileArn=Q-Profile-ARN}"
```
最新バージョンの AWS Command Line Interfaceを使用することをお勧めします。の更新については AWS CLI、[「 の最新バージョンのインストールまたは更新 AWS Command Line Interface](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html)」を参照してください。
Amazon Q Developer と VPC 間の接続を確立する必要がある場合、「[Creating an interface VPC endpoint for Amazon Q](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/vpc-interface-endpoints.html#vpc-endpoint-create)」を参照してください。
**注記**
Amazon Q Developer には以下の制限があります。
共有スペースはサポートされていません。
Amazon Q Developer は、コードの提案の公開されているコードとの近似性を検出します。リファレンストラッカーは、リポジトリ URL とライセンスを使用して提案にフラグを立てたり、除外したりすることができます。これにより、参照されているコードとその使用状況を、採用前に確認することができます。すべての参照は後で確認できるようログに記録され、コードフローが妨げられていないこと、および中断なくコーディングを維持できることを確認できます。
コードリファレンスの詳細については、「[Using code references - Amazon Q Developer](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/code-reference.html)」と「[AI Coding Assistant - Amazon Q Developer FAQs](https://aws.amazon.com/q/developer/faqs/?refid=255ccf7b-4a76-4dcb-9b07-68709e2b636b#:~:text=Can%20I%20prevent%20Amazon%20Q%20Developer%20from%20recommending%20code%20with%20code%20references%3F)」を参照してください。
Amazon Q は、米国東部 (バージニア北部) AWS リージョン内のすべてのユーザー操作データを処理します。Amazon Q がデータを処理する方法とサポートされる AWS リージョン の詳細については、「[Supported Regions for Amazon Q Developer](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/regions.html)」を参照してください。
Amazon Q は、Amazon SageMaker Studio 内でのみ動作します。Amazon SageMaker Studio Classic 内ではサポートされません。
JupyterLab では、Amazon Q は SageMaker AI Distribution Images バージョン 2.0 以降で動作します。Code Editor では、Amazon Q は SageMaker AI Distribution Images バージョン 2.2.1 以降で動作します。
JupyterLab の Amazon Q Developer は、Jupyter AI 拡張機能内で動作します。Amazon Q を使用している間は、拡張機能内で他の 3P モデルを使用することができません。
## での Amazon Q のカスタマイズ Amazon SageMaker AI
Amazon Q Developer Pro を使用している場合は、*カスタマイズ*を作成するオプションがあります。カスタマイズにより、Amazon Q Developer は企業のコードベースに基づいて提案を提供します。Amazon Q Developer でカスタマイズを作成すると、Amazon SageMaker Studio の JupyterLab と Code Editor で使用できるようになります。カスタマイズの設定の詳細については、「*Amazon Q Developer ユーザーガイド*」の「[提案のカスタマイズ](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/customizations.html)」を参照してください。
# Amazon Q を使用して機械学習ワークフローを高速化する
Amazon Q Developer は、AI を活用した機械学習開発のパートナーです。Amazon Q Developer では、次のことができます。
+ SageMaker AI 機能を個別に、または他の AWS サービスと組み合わせて使用するためのstep-by-stepガイダンスを受け取ります。
+ データ準備、トレーニング、推論、MLOps などの ML タスクを開始するサンプルコードを取得する。
Amazon Q Developer を使用するには、JupyterLab または Code Editor 環境の左側のナビゲーションから **[Q]** を選択します。
**[Q]** アイコンが表示されない場合、管理者が設定する必要があります。Amazon Q Developer の設定について詳しくは、「[ユーザー用に Amazon Q Developer を設定する](studio-updated-amazon-q-admin-guide-set-up.md)」を参照してください。
Amazon Q では、コードの記述に役立つ提案が自動的に提供されます。チャットインターフェイスから提案を求めることもできます。
# Amazon SageMaker Studio アプリケーションで Amazon Q Developer をカスタマイズする
Amazon SageMaker Studio の JupyterLab と Code Editor アプリケーションで Amazon Q Developer をカスタマイズできます。Q Developer をカスタマイズすると、コードベースの例に基づいて提案と回答が提供されます。Amazon Q Developer Pro を使用している場合は、そのサービスで作成したカスタマイズをロードできます。
## JupyterLab でカスタマイズする
JupyterLab では、Amazon Q Developer Pro で作成したカスタマイズをロードできます。または、JupyterLab スペースでは、スペースにアップロードしたファイルを使用してローカルで Q Developer をカスタマイズできます。
### Amazon Q Developer Pro で作成したカスタマイズを使用するには
カスタマイズをロードすると、Q Developer はカスタマイズの作成に使用したコードベースに基づいて提案を提供します。また、**[Amazon Q]** パネルでチャットを使用する場合は、カスタマイズを操作できます。
カスタマイズの設定の詳細については、「*Amazon Q Developer ユーザーガイド*」の「[提案のカスタマイズ](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/customizations.html)」を参照してください。
**カスタマイズをロードするには**
JupyterLab スペースを開き、次の手順を実行します。
1. JupyterLab の下部にあるステータスバーで、**[Amazon Q]** を選択します。メニューが開きます。
1. メニューで、**[その他の機能]** を選択します。メインの作業エリアで **[Amazon Q 機能]** タブが開きます。
1. **[Amazon Q 機能]** タブの **[カスタマイズの選択]** で、Q Developer のカスタマイズを選択します。
1. 次のいずれかの方法でカスタマイズを操作します。
+ ノートブックを作成し、その中にコードを記述します。これにより、Q Developer はカスタマイズに基づいてカスタマイズされたインライン提案を自動的に提供します。
+ 以下の手順に従って、**[Amazon Q]** パネルで Q Developer とのチャットを行います。
1. JupyterLab の左側のサイドバーで、**[Jupyter AI チャット]** アイコンをクリックします。**[Amazon Q]** パネルが開きます。
1. **[Amazon Q に質問する]** チャットボックスを使用して、カスタマイズを操作します。
### JupyterLab スペース内のファイルを使用して Amazon Q Developer をカスタマイズするには
JupyterLab では、スペースにアップロードするファイルを使用して Q Developer をカスタマイズできます。その後、**[Amazon Q]** パネルのチャットで、コマンドを使用してそれらのファイルについて Q Developer に質問できます。
スペース内のファイルを使用して Q Developer をカスタマイズする場合、カスタマイズはスペース内にのみ存在することになります。他のスペースや Amazon Q Developer コンソールなど、他の場所でカスタマイズをロードすることはできません。
Amazon Q Developer Pro または Amazon Q Developer を無料利用枠で使用する場合は、JupyterLab のファイルを使用して Q Developer をカスタマイズできます。
**ファイルを使用してカスタマイズするには**
JupyterLab スペースを開き、次の手順を実行します。
1. 必要な埋め込みモデルがスペースに設定されているかどうかを確認します。JupyterLabでQ Developerをカスタマイズできるのは、デフォルトの埋め込みモデルである **CodeSage :: codesage-small** を使用している場合のみです。確認するには、次の手順を実行します。
1. JupyterLab の左側のサイドバーで、**[Jupyter AI チャット]** アイコンをクリックします。**[Amazon Q]** パネルが開きます。
1. パネルの右上隅にある設定アイコンをクリックします。
1. **[埋め込みモデル]** では、必要に応じて、**[CodeSage :: codesage-small]** を選択し、**[変更を保存]** をクリックします。
1. ページの右上隅にある戻るアイコンをクリックします。
1. Q Developer をカスタマイズするファイルをアップロードするには、**[ファイルブラウザ]** パネルで **[ファイルをアップロード]** アイコンをクリックします。
1. ファイルをアップロードしたら、**[Amazon Q に質問する]** チャットボックスに「`/learn file path/`」と入力します。*file path/* は、JupyterLab スペース内のファイルへのパスに置き換えます。Amazon Q がファイルの処理を完了すると、Amazon Q パネルにチャットメッセージで確認が表示されます。
1. Q Developer にファイルについて質問するには、チャットボックスに「`/ask`」と入力し、コマンドに続けて質問します。Amazon Q はファイルに基づいて回答を生成し、チャットで応答します。
`/learn` コマンドと `/ask` コマンドのオプションやサポートされている引数などの詳細については、Jupyter AI ユーザードキュメントの「[ローカルデータについて学ぶ](https://jupyter-ai.readthedocs.io/en/latest/users/index.html#learning-about-local-data)」を参照してください。このページでは、Jupyternaut AI チャットボットでコマンドを使用する方法について説明します。Amazon SageMaker Studio の JupyterLab でも同じコマンド構文がサポートされています。
## Code Editor で をカスタマイズする
Amazon Q Developer Pro でカスタマイズを作成した場合は、Code Editor にロードできます。Q Developer がコードの候補を表示する際、カスタマイズの作成に使用したコードベースに基づいて候補が表示されます。また、**[Amazon Q: チャット]** パネルでチャットを使用する場合は、カスタマイズを操作できます。
**Amazon Q Developer Pro で作成したカスタマイズを使用するには**
Code Editor スペースを開き、次の手順を実行します。
1. Code Editor メニューで、**[表示]** を選択し、**[Command Pallette]** をクリックします。
1. Command Pallet で、**>Amazon Q: Select Customization** の入力を開始し、フィルタリングされたコマンドリストが表示されたら、そのオプションを選択します。Command Pallet には、Q Developer のカスタマイズが表示されます。
1. カスタマイズを選択します。
1. 次のいずれかの方法でカスタマイズを操作します。
+ Python ファイルまたは Jupyter Notebook を作成し、そこにコードを記述します。これにより、Q Developer はカスタマイズに基づいてカスタマイズされたインライン提案を自動的に提供します。
+ 以下の手順に従って、**[Amazon Q]** パネルで Q Developer とのチャットを行います。
1. Code Editor の左側のサイドバーで、**[Amazon Q]** アイコンをクリックします。**[Amazon Q: チャット]** パネルが開きます。
1. チャットボックスを使用して、カスタマイズを操作します。
Amazon Q Developer の機能の詳細については、「*Amazon Q Developer ユーザーガイド*」の「[IDE で Amazon Q Developer を使用する](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/q-in-IDE.html)」を参照してください。