投稿日: Oct 25, 2019
Amazon SageMaker Neo が中東（バーレーン）リージョンでもご利用いただけるようになりました。Amazon SageMaker Neo を使用すると、開発者は機械学習モデルを一度トレーニングすれば、そのモデルをクラウドやエッジのどこでも実行できます。Amazon SageMaker Neo は、精度を低下させることなく、10 分の 1 未満のメモリフットプリントでも 2 倍の速度でモデルを実行できるよう最適化します。
開発者は多くの時間と労力を費やして、リアルタイムで高スループットで低レイテンシーの予測を行うことができる精度の高い Machine Learning モデルを提供しています。このことはメモリと処理能力が非常に制限される傾向があるエッジデバイスでは特に重要で、何よりレイテンシーはとても重要です。Amazon SageMaker Neo は、機械学習モデルを自動で最適化します。MXNet、TensorFlow、PyTorch、XGBoost のいずれかを使用して構築され、かつ Amazon SageMaker を使用してトレーニングされた機械学習モデルの使用を開始します。続けて、Intel、 NVIDIA、ARM からターゲットハードウェアプラットフォームを選択します。ワンクリックで、SageMaker Neo がトレーニングされたモデルを実行可能ファイルにコンパイルします。コンパイラはニューラルネットワークを使用し、ターゲットハードウェアプラットフォームで最も効率的にモデルを実行できるパフォーマンスの最適化をすべて検出して適用します。モデルを展開し、クラウドまたはエッジで予測を開始することができます。
AWS SageMaker Neo が利用可能なすべてのリージョンは、AWS リージョンのページでご確認いただけます。Amazon SageMaker Neo の使用を開始するには、コンソール にアクセスするか、ドキュメント をご覧ください。