Amazon SageMaker が追加のインスタンスタイプ、ローカルモード、オープンソース化されたコンテナ、MXNet および Tensorflow アップデートをサポートするようになりました

Amazon SageMaker では、見直し改善が迅速に行われ、お客様のために新機能をリリースし続けています。本日を皮切りに、SageMaker は多くの新しいインスタンスタイプ、SDK を使ったローカルテスト、そして Apache MXNet 1.1.0 および Tensorflow 1.6.0 のサポートを追加します。これらのアップデートのそれぞれを簡単に見てみましょう。

新しいインスタンスタイプ

Amazon SageMaker のお客様に、ノートブック、トレーニング、およびホスティングのワークロードの規模最適化のための追加オプションをご利用いただけるようになりました。ノートブックインスタンスは、t2.micro、t2.small、および m4.large インスタンスを除いたほとんどすべての T2、M4、P2、および P3 インスタンスタイプをサポートします。モデルトレーニングでは、m4.large、c4.large、および c5.large インスタンスを除いたほとんどすべての M4、M5、C4、C5、P2、および P3 インスタンスがサポートされるようになりました。最後に、モデルホスティングでは、m4.large インスタンスを除いたほとんどすべての T2、M4、M5、C4、C5、P2、および P3 インスタンスがサポートされます。お客様の多くは、最新の P3、C5、および M5 インスタンスを活用して、ワークロードのために最高の価格/パフォーマンスを得ることができます。また、使用頻度の低いエンドポイントまたはノートブック用に、T2 インスタンスのバースト可能なコンピューティングモデルを利用することも可能です。

オープンソース化されたコンテナ、ローカルモード、および TensorFlow 1.6.0 と MXNet 1.1.0

本日、Amazon SageMaker は SageMaker SDK で MXNet と Tensorflow のエスティメータを動作させる MXNet および Tensorflow ディープラーニングコンテナをオープンソース化しました。シンプルなインターフェイスに従う Python スクリプトを記述する機能は、今も私のお気に入りの SageMaker 機能のひとつですが、追加ライブラリを含めるようにこれらのコンテナをさらにカスタマイズできるようになりました。これらのコンテナは、反復処理して実験するためにローカルにダウンロードすることができ、これによってデバッグサイクルの迅速化が可能になります。ローカルテストから本番のトレーニングとホスティングに移行する準備が整ったら、コードを一行分変更するだけで移行できます。

これらのコンテナは、Tensorflow 1.6.0 と MXNet 1.1.0 もサポートも備えています。Tensorflow には CUDA 9.0、cuDNN 7、および AVX 命令のサポートを含む多数の新しい 1.6.0 機能があり、多くのトレーニングアプリケーションにおける大幅な高速化が可能になります。MXNet 1.1.0 は、テキスト処理、インデックス作成、用語集などのサポートと共に、Text API mxnet.text を含む多くの新機能を追加します。事前トレーニング済みの埋め込みには、GloVe と fastText という 2 つの非常に素晴らしい埋め込みが含まれています。
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今すぐ利用可能
上記の機能はすべて本日から利用可能になります。では、これからこれらの MXNet API を使って実験するつもりなので、私はこれで失礼します!

– Randall