投稿日: Apr 4, 2018
Amazon SageMaker プレビルドディープラーニングフレームワークコンテナで利用できるのは、現在のところTensorFlowのバージョン1.6、Apache MXNetのバージョン1.1です現在は GitHub 上でオープンソースとして公開されているので、これらのコンテナをデプロイ前にテストとしてローカル環境にダウンロードできます。また、Amazon SageMakerではその他のインスタンスタイプも利用でき、これにはトレーニングやホスト用に使えるAmazon EC2 M5インスタンス全種、ノートブックインスタンス向けのインスタンス11種以上、モデルトレーニング用のインスタンス3種以上、モデルホスティング用のインスタンス16種以上が含まれます。
最新版フレームワークでは、TensorFlowのCPUで使えるAVX instructionのような機能や、MXNetのテキストAPIといった機能も利用可能です。こういった機能はボキャブラリーの構築や予め構築されたワードエンベディングのロードするのに使えます。オープンソースのため、TensorFlowもMXNet DockerコンテナもDockerファイルにライブラリを追加したり、使用頻度の高いファイルやデータセットをプリローディングしたり、内部設定を好みに合わせて変更したりといったカスタマイズが可能です。また、コンテナをローカル環境にダウンロードしたり、Amazon SageMakerをトレーニング環境やホスト環境にデプロイする前にAmazon SageMaker Python SDKをスクリプトテストに使用することも可能なので、デバッグサイクルを格段に上げることができます。さらに、より強力なノートブックインスタンスを使えばローカル環境でも膨大なデータセットでテストしたりジョブを実行することもできます。
新機能は、本日より米国東部 (ノースバージニア)、米国東部 (オハイオ)、欧州 (アイルランド)、および米国西部 (オレゴン) の各 AWS地域でご利用いただけます。TensorFlow 1.6 や Apache MXNet 1.1 の仕様に関する詳しい情報については、GitHubのリリースノートを参照してください。そしてローカル環境でのこれらのコンテナの利用方法に関する詳細は、Amazon SageMaker Python SDKドキュメントをご覧ください。ノートブック、トレーニング、ホスティング用のインスタンス追加に関する詳細は、Amazon SageMakerの価格ページを参照ください。