投稿日: Nov 20, 2018
Amazon SageMaker は、組み込みの TensorFlow コンテナと Chainer コンテナに複数の機能拡張を追加しました。これらの機能拡張によって、高パフォーマンスアルゴリズムのライブラリ、自動モデルチューニングを備えたマネージド型と分散型のトレーニング、1-Click デプロイ、マネージド型ホスティングのような Amazon SageMaker の機能を利用しながら、TensorFlow スクリプトと Chainer スクリプトを簡単に実行できるようになりました。
SageMaker に組み込みの TensorFlow 1.11 コンテナは、新たに Python 3 をサポートし、Python 2 のサポートも継続します。Python 3 では関数アノテーション、言語の改善、Unicode のサポートなど、数々の機能改善が行われています。また、組み込みの TensorFlow 1.11 コンテナを使用したトレーニング用のスクリプト形式は、SageMaker 以外の TensorFlow を使用する場合と類似するため、SageMaker とインフラストラクチャの間でワークロードをシームレスに移動できます。さらに、SageMaker の TensorFlow 1.11 以降、推論専用の TensorFlow Serving コンテナにモデルをデプロイすることも選択できるようになります。これらのコンテナはコードレスモデルホスティングオプションを提供しており、標準の TensorFlow Serving REST API の入出力とシンプルな JSON または CSV の入力を使用するリクエストをサポートします。トレーニングと推論の両方をサポートする標準の TensorFlow コンテナと比べて、これらの専用コンテナでは起動時間が早く、スループットが向上します。
SageMaker の組み込み Chainer コンテナで Chainer 5.0 がサポートされるようになりました。このバージョンでは、Intel アーキテクチャ向けの Chainer バックエンドの最新バージョンとしてパフォーマンスの改善が行われた iDeep 2.0 など、さまざまな機能拡張が行われています。
TensorFlow の機能拡張と Chainer 5.0 は、Amazon SageMaker を現在使用できるすべての AWS リージョンで利用できます。 詳細については、ドキュメントを参照してください。