投稿日: May 31, 2018
Amazon SageMaker は、Chainer を Docker コンテナで実行するようにあらかじめ設定されており、現在利用可能な既存の統合された Tensorflow および Apache MXNet 深層学習フレームワークコンテナを追加します。Chainer は、ネットワークが「define-by-run」スキームで動的に定義されるさまざまなニューラルアーキテクチャをサポートする人気のある深層学習フレームワークです。つまり、お客様のネットワーク内で Python の構造とコントロールフローを完全に活用することができます。Amazon SageMaker では、Chainer をすぐに使い始めれるように、例えば Amazon SageMaker の Jupyter Dashboard Interface で簡単にアクセスできる Sentiment Analysis (センチメント分析・感情分析)や MNIST などの一般的なワークフローのサンプルノートを提供しています。
また、Amazon SageMaker は AWS CloudFormation をサポートしているので、テンプレートを使ってインフラストラクチャリソースをすべて記述しプロビジョニングすることで、お客様の組織とアカウント間で自動的にかつ安全な方法で標準化することができます。
Amazon SageMaker がアジアパシフィック (東京) AWS リージョンで利用可能に。
米国東部 (バージニア北部)、米国東部 (オハイオ州)、米国西部 (オレゴン州)、EU (アイルランド)、およびアジアパシフィック (東京) の AWS リージョンにて、Amazon SageMaker で、Chainer の統合と AWS CloudFormation のサポートが利用可能になっています。Amazon SageMaker アルゴリズムで Chainer を使用する方法の詳細については、ドキュメンテーションを参照し、ブログ記事をご覧ください。