Amazon SageMaker コンソールがトレーニングジョブのクローン作成サポートを開始

本日、トレーニングジョブのクローン作成機能を立ち上げましました。 Amazon SageMaker コンソール上で既存のものに基づいてトレーニングジョブを作成することがとても簡単になりました。

異なるトレーニングセットおよび同一設定を使い、 Amazon SageMaker 上で、複数のトレーニングジョブを実行するのが一般的なやり方です。 特定のハイパーパラメータや、基礎となるコンピューティングリソースを調整し、モデルを再トレーニングすることもよく行われます。 このようなシナリオでは、既存のトレーニングジョブをベースに新しいトレーニングジョブを作成することが望ましいです。こうした要件に対処するため、Amazon SageMaker は AWS 管理コンソールを使用して、既存のトレーニングジョブのクローン作成をサポートできるようになりました。

コンソールを使えば、既存のトレーニングジョブを複製するのは簡単です。 Amazon SageMaker コンソールで、左側のナビゲーションペインに表示される Training、そして Training jobs を選択してください。 そうすれば、これまでに作成した全てのトレーニングジョブのリストが表示されます。

例えば、新しいトレーニングジョブを作成したいとしましょう。 Training jobs リストの中にあるジョブ (xgboost-2018-06-05-17-19-32-703) を例とします。 同じ設定を用いて、別のデータセットに対しても xgboost-2018-06-05-17-19-32-703 トレーニングすることができます。 トレーニングジョブを最初から作成するには、Create training job を選択する代わりに、 xgboost-2018-06-05-17-19-32-703 をチェックし、Clone を選択して、Clone training job のページを開くだけです。

ジョブの設定は、元の設定 xgboost-2018-06-05-17-19-32-703 とほぼ同じです。ただし、接尾辞が元のジョブ名に自動的に追加された点が異なります。 同じトレーニングプロセスを再実行したい場合は、何も変更をせずにページの一番下にある Create training job を選択してください。 別のデータセットを使用するので、トレーニングジョブ名は好きなように変更してください。 この例では、 xgboost-mydataset を使用します。 ページ下にある Input data configuration にスクロールします。 ここでは、 Amazon S3 の場所を新しいデータセットの場所に変更してから、Done を選択してください。 

これで準備完了です。 ページの一番下までスクロールして、 Create training job を選択すれば、新しいトレーニングジョブが実行しているはずです。

トレーニングジョブの詳細ページで、トレーニングジョブを複製することもできます。トレーニングョブの詳細設定を複製する前に、確認する必要があるかもしれないためです。 ワークフローはジョブの詳細ページの Clone を選択した後も同様です。

Amazon SageMaker コンソールによるトレーニングジョブのクローン作成は、米国東部 (バージニア北部)、米国東部 (オレゴン)、EU (アイルランド)、米国西部 (オレゴン)、アジアパシフィック (東京) の AWS リージョンにて、本日よりご利用いただけます。 詳細については、 Amazon SageMaker コンソールをご覧ください。

今回のブログ投稿者について

Fan Li は AWS ML プラットフォームチームの製品マネージャーです。このプラットフォームは、Amazon SageMaker、Amazon Machine Learning、AWS 深層学習 AMI から構成されています。 彼は以前は社交ダンスに熱狂していました。しかし現在は、7 つになる息子が好きになるものだけを好きになっています。