Amazon Web Services ブログ

Category: AWS Deep Learning AMIs

【開催報告】Digital Advertising Japan Seminar 2018 – Machine Learning 事例祭り –

こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの八木達也 ( @ygtxxxx ) です。 7月23日に、「Digital Advertising Japan Seminar 2018 – Machine Learning 事例祭り –」を開催いたしました。 AWSジャパン主催でデジタル広告業界の方向けのイベントを開催するのは2年ぶりでしたが、定員60人のところ55名の方にお集まりいただき、盛況となりました。             このイベントは「Digital Advertising、AdTech 領域における Machine Learningの実践知」を「互いに学び合う」ことができる場を作ることを目標としていたため、AWSメンバーによるプレゼンテーションだけではなく、お客様プレゼンテーションを中心としたAGENDAを構成しました。機会学習という領域における、テクノロジー視点でのお取組み、組織育成視点でのお取組み、それぞれの視点で最先端な活動をなさる方々よりご登壇を頂きました。 まずは主催者の唐木/八木よりオープニングセッションを行いました。 唐木より全体の説明を行い、八木より「Machine Learning for Digital Advertising」というタイトルでプレゼンテーションを行いました。 Machine Learning for Digital Advertising from Amazon Web Services Japan 次に、アナリティクス スペシャリスト ソリューションアーキテクトの志村より「AWS ML Services Update」というタイトルでプレゼンテーションを行いました。 AWS ML Update from Amazon […]

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AWS 深層学習 AMI に ONNX が含まれ、深層学習フレームワーク間でのモデルの移植性が向上

Ubuntu および Amazon Linux 用の AWS 深層学習 AMI (DLAMI) に完全に設定済みの Open Neural Network Exchange (ONNX) がプリインストールされることになり、深層学習フレームワーク間でのモデルの移植性が向上しました。このブログ記事では、ONNX を紹介し、DLAMI で ONNX を使用してフレームワーク間でモデルを移植する方法を示します。 ONNX とは ONNX は、オープンソースライブラリであり、シリアライゼーションフォーマットを使って深層学習モデルをエンコードおよびデコードします。ONNX は、ニューラルネットワークの計算グラフのフォーマットと、ニューラルネットワークアーキテクチャで使用される演算子の広範なリストを定義します。ONNX は、Apache MXNet、PyTorch、Chainer、Cognitive Toolkit、TensorRT などの一般的な深層学習フレームワークですでにサポートされています。普及しているツールで ONNX のサポートが拡大することにより、機械学習の開発者は、ツールの違いを超えてモデルを移動し、必要な作業に最適なツールを選択することができるようになります。 Chainer モデルを ONNX にエクスポートする それでは、Chainer モデルを ONNX ファイルにエクスポートする手順を見てみましょう。 まず、Ubuntu または Amazon Linux で DLAMI のインスタンスを起動します。以前に起動したことがない場合は、DLAMI を使い始める方法を説明しているこの素晴らしいチュートリアルをご覧ください。 SSH 経由で DLAMI に接続したら、DLAMI に設定済みでプリインストールされている Chainer Python 3.6 […]

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AWS 深層学習 AMI が、最適化された TensorFlow 1.9 および Keras 2 サポートの Apache MXNet 1.2 で、Amazon EC2 インスタンスでの深層学習を高速化

Ubuntu および Amazon Linux 用の AWS Deep Learning AMI には、ソースから直接構築され、Amazon EC2 インスタンス全体で高性能のトレーニングが可能となるように微調整されている、最適化された TensorFlow 1.9 のカスタムビルドが付属しています。さらに、この AMI には、パフォーマンスとユーザビリティが何点か改善されている最新の Apache MXNet 1.2、高性能のマルチ GPU トレーニングをサポートする新しい Keras 2-MXNet バックエンド、MXNet モデルのトレーニング向けにデバッグと可視化が改善された新しい MXBoard ツールが搭載されています。 最適化された TensorFlow 1.9 と Horovod によるより高速なトレーニング Amazon Machine Images (AMI) には、ソースから直接構築され、インテル Xeon Platinum プロセッサ搭載の Amazon EC2 C5 インスタンスでのトレーニングを高速化できる、コンピューティングに最適化された TensorFlow 1.9 のカスタムビルドが付属しています。C5.18xlarge インスタンスタイプ上で、合成 ImageNet データセットに対し、当社の TensorFlow 1.9 カスタムビルドを使用して […]

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AWS 機械学習ソリューションについて学べる新しいデジタルトレーニング

こんにちわ。 アマゾン ウェブ サービス ジャパン、プロダクトマーケティング エバンジェリストの亀田です。   今年の1月に、AWSがご提供している機械学習関連サービスの、無料のトレーニングコースについてご案内しました。このコースはクラウドのスキルを磨いたり Machine Learning (ML)を学びやすくするために提供しており、「ディープラーニングの概要 (Introduction to Deep Learning)」や「Amazon SageMaker の概要 (Introduction to Amazon SageMaker)」といった新しいコースが含まれています。   こちらの日本語版がリリースされましたので、みなさんにご案内いたします。 オンデマンドウェビナー一覧 以下のコースが日本語字幕付きで提供を開始しています。動画視聴がポップアップブロックで開始されない場合は、ブラウザのポップアップブロックを設定してください。 https://www.aws.training にて登録後、各トレーニングをご利用いただけます。 Introduction to AWS Machine Learning Services (Japanese) (日本語字幕版) Introduction to Deep Learning (Japanese) (日本語字幕版) Introduction to AWS Greengrass (Japanese) (日本語字幕版) Introduction to Artificial Intelligence (Japanese) (日本語字幕版) Introduction to […]

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AWS Deep Learning AMI に Horovod が追加され、Amazon EC2 P3 インスタンスで、より高速なマルチ GPU TensorFlow のトレーニングが可能に

この AWS Deep Learning AMI は、よく普及しているオープンソースの分散トレーニングフレームワークで、複数 GPU で TensorFlow トレーニングを拡張します。Ubuntu や Amazon Linux 用で、 Horovod といっしょにインストールおよび全設定が完了済みです。 これは、 TensorFlow 1.8 の最適化ビルドのアップデート版で、5 月初旬に開始されました。 このカスタムビルドの TensorFlow 1.8 は、高度に最適化されたソースから直接構築され、Amazon EC2 C5 および P3 インスタンスのストック TensorFlow 1.8 と比較して、トレーニングパフォーマンスが向上しています。 マシンラーニングの開発者は、AMI に Horovod を追加すれば、TensorFlow トレーニングを P3 などの Amazon EC2 GPU インスタンス上で、1 つの GPU から複数の GPU にすばやくスケールアップすることが可能となり、トレーニングパフォーマンスをさらに向上させることができます。 開発者は、パラメーターサーバーを使用する標準の TensorFlow 分散トレーニングモデルと比較して、コードの変更を少なくし、より高いマルチ GPU トレーニングパフォーマンスが可能となります。 Amazon […]

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Amazon EC2 インスタンスでのより高いパフォーマンスのために最適化された Chainer 4 と Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 2.5.1

AWS Deep Learning AMIs for Ubuntu および Amazon Linux に、Amazon EC2 インスタンスでのより高いパフォーマンスのために最適化された Chainer 4 と Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 2.5.1 が付属します。AMI はまた、5 つの追加リージョンでも利用できるようになり、対応の AWS リージョンが 16 か所に拡大します。 Chainer 4 で深層学習を加速する この AMI にはアマゾンの コンピューティング最適化 C インスタンスをサポートするインテルアーキテクチャのコンボリューションや ReLU (rectified linear units) ルーチンといった深層学習処理を加速するために構成された Intel’s Deep Learning Extension Package (iDeep) 搭載の Chainer 4 が付属します。 たとえば、開発者は CPU 専用の EC2 […]

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Amazon EC2 C5 および P3 インスタンスで、最適化された TensorFlow 1.6 により、高速なトレーニングを実行する

AWS Deep Learning AMI には、別々の仮想環境にプリインストールされた、よく使われるディープラーニングフレームワークの最新の pip パッケージが付属しています。それで開発者は、すぐにディープラーニングモデルのトレーニングを始めることができます。Ubuntu および Amazon Linux 向けの、ディープラーニング AMI の新しいバージョンには、Amazon EC2 インスタンスファミリー全体にわたってハイパフォーマンスのトレーニングを行えるように高度な最適化を施して構築された、TensorFlow 1.6 が付属するようになりました。 Amazon EC2 C5 インスタンスでの高速なトレーニング AMI には、インテルの Advanced Vector Instruction (AVX、AVX-2 および AVX-512) で構築された TensorFlow 1.6 が付属しており、Amazon EC2 C5 インスタンスで用いられている Intel Xeon Platinum プロセッサでのベクタ-および浮動小数点演算の性能を向上させています。AMI には、 十分な設定が施された、インテルのディープニューラルネットワーク向け Math Kernel Library (Intel MKL-DNN) も付属します。これは、ディープニューラルネットワークのトレーニングで使用される数学ルーチンを CPU で加速するためのものです。c5.18xlarge インスタンスタイプ上で、合成 ImageNet データセットに対し、当社の最適化された TensorFlow 1.6 […]

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AWS Deep Learning AMI に、最適化された TensorFlow 1.7 が追加され、Amazon EC2 C5 および P3 インスタンスでの高速なトレーニングが可能に

Ubuntu および Amazon Linux 用の AWS Deep Learning AMI に、TensorFlow 1.7 に合わせた高度な最適化が提供され、Amazon EC2 インスタンスファミリ全体で高性能なトレーニングを提供できるようになりました。これは 3 月下旬に開始した TensorFlow 1.6 の最適化されたビルドの更新です。 最適化された TensorFlow 1.7 で、トレーニングをより高速に Amazon Machine Images (AMI) に、インテルの高度ベクトル命令 (AVX)、SSE、FMA 命令セットを備えた TensorFlow 1.7 ビルドが追加されました。AMI は、インテルの深層ニューラルネットワーク用数学カーネルライブラリ (Intel MKL-DNN) で完全に構成されており、インテル Xeon Platinum プロセッサ搭載の Amazon EC2 C5 インスタンスで高性能なトレーニングを提供できるようになりました。合成 ImageNet データセットによる ResNet-50 ベンチマークのトレーニングは、c5.18xlarge のインスタンスタイプでの最適化されたビルドを使用する、ストック TensorFlow 1.7 バイナリでのトレーニングよりも 9.8 倍高速でした。 また、AMI […]

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AWS 深層学習 AMI は現在、Chainer と最新バージョンの PyTorch と Apache MXNet をサポートしています

AWS 深層学習 AMI は、完全に設定された環境を提供するため、人工知能 (AI) の開発者とデータ科学者はすぐに深層学習モデルを使い始めることができます。Amazon Machine Images (AMI) には、柔軟で直感的な深層学習 (ディープラーニング) のフレームワークである Chainer (v3.4.0) のみならず、最新バージョンの Apache MXNet と PyTorch を含みます。 Chainer の Define by Run アプローチにより、開発者はトレーニング中にすぐに計算グラフを変更することができるようになります。これは、シーケンスからシーケンスへの翻訳や質疑応答システムなど、自然言語処理 (NLP) タスクに使用されるリカレントニューラルネットワーク (RNN) などのダイナミックニューラルネットワークを実装する上でより大きな柔軟性を与えます。Chainer は、Amazon EC2 P3 インスタンスに搭載されている NVIDIA Volta GPU の計算処理を加速するための NVDIA CUDA 9 と cuDNN 7 ドライバーを使う CuPy を利用するように設定されています。当社のステップバイステップのチュートリアルを使用して、Chainerをすぐに使い始めることができます。 Ubuntu と Amazon Linux に対応している深層学習AMI は、各深層学習フレームワークの公式な最新バージョンのビルド済pipバイナリを、Condaベースの仮想環境で分離して提供します。各フレームワークは、サポートする NVIDIA CUDA […]

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AWS 深層学習 AMI は TensorFlow と Microsoft Cognitive ツールキット用の Volta GPU に対するより高速のトレーニングを提供します

Ubuntu と Amazon Linux の AWS 深層学習 AMI に最新バージョンの TensorFlow (1.5) と Microsoft Cognitive ツールキット (2.4) が含まれます。 これらのフレームワークは、NVIDIA CUDA 9 と cuDNN 7 ドライバーのサポートを提供します。これにより、ユーザーは Amazon EC2 P3 インスタンスに対応する V100 Volta GPU によりサポートされる複合精度のトレーニングを利用できるようになります。当社の Volta における TensorFlow 1.5 のテストでは、ResNet-50 ベンチマークを合成 ImageNet データを使って FP16 モードの p3.8xlarge インスタンスでトレーニングすると、TensorFlow 1.4.1 でのトレーニングよりも 1.8 倍高速になりました。 深層学習フレームワークの最新の更新 深層学習 AMI は、個別のConda ベースの仮想環境で、深層学習フレームワークの最新の正式バージョンに対して、事前構築された pip バイナリを提供します。 […]

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