Amazon Web Services ブログ

Category: General

Amazon SageMaker RL を利用した Unity 上での強化学習エージェントの作成

Unityはゲーム業界をはじめ、映画や自動車業界など幅広い分野で利用されている仮想環境エンジンです。ユーザーはUnityで提供されるツールを通して、独自の物理法則、地形、キャラクターを作成することが可能です。Unity Machine Learning Agents Toolkit (ML-Agents)はオープンソースプロジェクトで、Unityで構築した仮想環境内で動作する強化学習エージェントを作成することが可能です。強化学習とは機械学習の一種であり、エージェントはある環境上の一連のアクションに対して受け取る総報酬を最大化するための方策を学習します。SageMakerにおける強化学習の取り組みについてはこちらのブログを参照ください。Unity ML-Agentsは強化学習エージェントの作成において広く使われているツールであり、作成された強化学習エージェントはレベルデザイン、バグ検出、チート検出など様々な用途で応用されています。より複雑な環境における強化学習エージェントの作成には、分散学習、ハイパーパラメータチューニングなどにおいて効率よくコンピューティングリソースを配置することが重要となります。このブログでは、SageMaker RLとUnity ML-Agentsを統合し、フルマネージドな環境で効率よくコンピューティングリソースを配置し強化学習エージェントを作成する方法について紹介します。 SageMaker RLを使う利点 Amazon SageMaker はフルマネージドサービスであり、機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、デバッグ、デプロイなどをするための様々な機能を提供しています。SageMaker RLはこのSageMaker上で動作し、ビルド済みのRL ツールキットを提供しています。SageMaker RLを用いることで、容易にRL環境を構築でき、TensorflowやPyTorchといったフレームワークを使用した強化学習が可能です。学習、推論ジョブはSageMakerによって管理されており、お客様は強化学習エージェントの作成に多くの時間を割くことができます。また、SageMaker RLは複数のサンプルノートブックを提供しており、どのように強化学習をロボティクス、オペレーションズ・リサーチ、金融に利用するのかなどを学ぶことが可能です。以下に紹介するソリューションもこのサンプルノートブックからすぐさま利用可能です。 SageMaker RL – Unity ML-Agents integrationの利用方法 今回利用するSageMaker RLの学習ジョブの構成は以下のようになっています。強化学習ツールとしてはRay-RLLibを使用しています。分散学習、アルゴリズム構築、ネットワーク構築、パラメータ設定などをRay-RLLib上で管理することで煩雑な作業を減らすことが可能です。Unity環境はOpenAI Gym環境としてラップすることでRay-RLLibからはUnity独自の仕様を意識することなく一般的な強化学習タスクとして扱えます。そして、学習を実行するリソースや設定についてはSageMakerで管理しています。 では、実際にこの構成で強化学習エージェントを作成する方法を順を追って説明します。 セットアップ はじめに、ノートブックの環境設定を行います。下記を実行することで、API実行用のIAMロール、S3バケットの設定やPythonライブラリのインポートなど環境設定を行うなうことができます。 import sagemaker import boto3 # set up the linkage and authentication to the S3 bucket sage_session = sagemaker.session.Session() s3_bucket = sage_session.default_bucket() s3_output_path = ‘s3://{}/’.format(s3_bucket) print(“S3 […]

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【開催報告】ISV/SaaS事業社向けAWS研修 : AWS『中級』ハンズオン セミナー〜コンテナ編〜

こんにちは!アマゾンウェブサービスジャパン株式会社 ソリューションアーキテクトの秋田です。 ISV/SaaS事業社向けAWS研修の第4弾「AWS『中級』ハンズオンセミナー~コンテナ編~」を開催しました!こちらの開催報告と合わせてセミナーの内容の紹介や、今後開催される予定の研修内容について紹介したいと思います。 第1弾「今日から一緒にはじめよう!IT基礎知識 & AWS超入門セミナー」の開催報告は[こちら] 第2弾「今日から一緒にはじめよう!AWS『初級』ハンズオン セミナー」の開催報告は[こちら] 第3弾「 AWS『中級』ハンズオン セミナー〜可用性&スケーラビリティ編〜」の開催報告は[こちら] ISV/SaaS事業社向けAWS研修とは? 「SaaSと言えばAWS!」をスローガンに、複数回に渡ってISV/SaaS事業者様に向けてのAWS研修を実施しています。 AWSでSaaSとして事業を展開されているお客様、これから構築を検討されているお客様が「SaaS on AWS」でさらに価値のあるサービスを提供できるようにサポートしていきます! 第4弾は「コンテナアプリケーション開発」を学ぶ中級ハンズオン 「可用性&スケーラビリティ編」に引き続き、AWS上にチャットアプリケーションを作成することを通じて、今回はAWSにおけるコンテナによるサービス開発について学びました。ハンズオン前半では、AWSのコンテナレジストリサービスであるAmazon Elastic Container Registry (Amazon ECR)にDockerイメージを登録し、AWSのコンテナオーケストレーションサービスであるAmazon Elastic Container Service (Amazon ECS)にサービスをデプロイする手順について学びました。Amazon ECSにおけるコンテナの実行単位であるタスク定義を設定し、それを実行するサービスを設定します。そしてサービスをElastic Load Balancingと紐づけることでインターネットにアプリケーションを公開しました。 ハンズオン後半では、AWS CodePipelineを利用してCI/CDのパイプラインを作成し、Blue/Greenデプロイメントを行うハンズオンを実施しました。前半で作成したチャットアプリケーションのソースコードを修正し、それをソースコードリポジトリであるAWS CodeCommitにpushすると、パイプラインが変更を検知し、Dockerイメージをビルドし、Amazon ECSにデプロイします。その際に新しいコードに問題が見つかったという想定のもと、デプロイを中止しロールバックを行うという手順についても学びました。 11月に計2回このハンズオンを実施しました。当日はオンラインでの開催にも関わらずたくさんの質問をいただき、参加者の皆さまが真剣に取り組まれている様子が伺えました。今後のセミナーをよりよいものにするためにも、お気付きの点などありましたらぜひフィードバックをいただければと思います。 2020年6月からシリーズで開催してまいりましたISV/SaaS事業社向けAWS研修ですが、ひとまず今年はこれにて終了となります。これからもISV/SaaS事業社のみなさまを盛り上げるために色々な施策を行っていきたいと思いますので、ご要望などにつきましてもぜひフィードバックをお願いいたします。   このブログの著者 秋田 仁雅(Akita, Yoshinori) AWSのソリューションアーキテクトとして、主にISV/SaaS事業者のお客様に対する技術支援を担当。技術については雑食です。   福本 健亮 (Fukumoto, Kensuke) AWSのソリューションアーキテクトとして、お客様の技術支援をさせていただいております。興味のある技術領域は機械学習やビッグデータで、好きなAWSのサービスはAmazon SageMaker Studioです。   上原 誠(Uehara, Makoto) […]

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閉域網で Amazon SageMaker を利用する際のポイントと手順

みなさま、こんちには!ソリューションアーキテクトの辻です! このブログでは Amazon SageMaker を閉域網で利用する際のポイントや設定方法、使い方を紹介します。長い記事となりますので、以下の構成に沿って、閉域網における利用まで順を追って説明します。 全体像の紹介 – パート1 閉域網の作成 (閉域網を新規作成したい方向けです) – パート2 ネットワークと権限の設定 (管理者による設定の手順などを紹介します) – パート3 エンドユーザーによる利用 (パート2, 3の手順で構築した環境での Amazon SageMaker の各種機能の利用方法を説明します) – パート4 リソースの後片付けとまとめ – パート5,6 いずれのパートも Amazon SageMaker に関して経験があり、SageMaker Python SDK などを利用したことのある方を前提としています。設定方法は東京リージョンを前提としているので、他のリージョンをお使いになる方は適切に読み替えてください。

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【開催報告 & 資料公開】「SaaS+サーバーレス/EventBridge」セミナー

10 月 28 日に、「SaaS+サーバーレス/EventBridge」で開発迅速化、運用作業削減 〜ビジネスにアジリティーをもたらす「SaaS + サーバーレス」〜 と題したセミナーを開催し、6社の SaaS パートナー様にご登壇いただきました。登壇いただいたパートナー様の SaaS アプリケーションはすべて Amazon EventBridge に対応いただいています。 EventBridge は、サービスとサービスの間をつなぐためのバスとして機能し、様々なアプリケーションや AWS サービスと連携できます。EventBridge に対応いただいているSaaS アプリケーションは、簡単かつセキュアに、イベントソースとして AWS のサーバーレスサービス群と連携させることができます。 本セミナーでは、各社の SaaS のご紹介とともに、EventBridge に対応することで SaaS パートナーとして何が良いのか、SaaS を利用されるお客様にとってどんなメリットがあるのか、といったポイントでご説明いただきました。アンケート結果でも、SaaS との連携手法として EventBridge という選択肢があることを知る機会になった、とか、なかなか聞けないパートナー様目線での EventBridge の効能がわかってよかったなどのご意見がありました。 本記事では、改めて、ご登壇いただいたパートナー様のセッション動画および公開資料をご紹介します。EventBridge ってなんぞや? という方は、AWS セッションとしてご説明した「サーバーレスを取り巻く状況と EventBridge の概要」や Game Server Services 丹羽様のセッション資料/動画を先にご覧いただくことをお勧めします。その上で、各 SaaS パートナー様のセッション内容をご覧いただくと、SaaS + EventBridge で何ができるのかをご理解いただけるかと思います。また、次の BlackBelt 資料も参考になるでしょう。 EventBridge に関連した Black Belt […]

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Weekly AWS

週刊AWS – 2020/11/9週

みなさん、こんにちは。ソリューションアーキテクトの下佐粉です。 今週も週刊AWSをお届けします。 いよいよ、AWS年に一度の大きなイベント、AWS re:invent 2020が近づいてきました。 今年のre:inventは、初のオンライン開催、また無料で参加できるようになってます。また、初の試みとして日本語セッションに加えて、日本語でエンジニアに質問できるAsk the Expertsを日本向けのキーノート時間中と、re:nvent期間中の毎週水木金曜の12:45から16:45まで毎日開催されます。最新情報のキャッチアップやAWSの技術相談等にぜひご活用ください。詳細はre:inventのホームページをご確認ください。 さて、今号はいつもに増して発表が多かった中から厳選しているため11/10と11/12の欄がありませんが、実際はその日にも色々な発表がされています。全ての発表はWhat’s New with AWSのページでご確認いただけます。それでは、先週の主なアップデートについて振り返っていきましょう。

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AWSジャパン ソリューションアーキテクト・プロフェッショナルサービス新卒向け短期インターンシップ開催報告

こんにちは!2020 年 4 月に新卒として入社いたしました、アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 (AWSジャパン) アソシエイトソリューションアーキテクトの石尾、七海、福本です。AWSジャパンでは 2020年夏に Solutions Architect (SA) 、Professional Services(ProServe)の合同インターンシップと Cloud Support Engineer (CSE) の新卒向け短期インターンシップを開催しました。今回の記事では8、9月にAWSジャパンで行われた SA & ProServe合同短期インターンシップについてご紹介します。 大勢のユーザーに安全・快適に使ってもらうWebサービスにするためにはどのような観点を意識して設計・改善すべきなのでしょうか?   SAとは ソリューションアーキテクトは、一言で言い表すと、AWSについて深い知見を持ち、お客様にとって最適なソリューションを提供するエンジニアポジションです。 具体的には、お客様のCTOやエンジニアの方々と議論を交わし、パフォーマンスやコスト、セキュリティ、運用のしやすさといった様々な観点からお客様の状況に最適なシステムアーキテクチャの設計支援を行います。その他にもお客様の開発・運用時に技術的な相談に乗ったり、エンジニア向けイベントに登壇したり、求められている機能をサービス開発チームに直接フィードバックしたりと活動は多岐に渡ります。ソリューションアーキテクトの活動には、AWSのサービスだけでなく、インフラストラクチャやソフトウェアに関する幅広く豊富な知識が求められるため、フルスタックなスキルを身につけることができます。また、社内での情報共有も合わせ、数多くのアーキテクチャを知ることができ、この規模の広い視野で技術的知見を増やせる機会があるのは本ポジションならではです。 ソリューションアーキテクト 新卒採用 職種紹介ページ 様々なバックグラウンドを持つ人たちがソリューションアーキテクトとして活躍しています   ProServeとは AWS を活用しようとするお客様やシステムインテグレーター様は、クラウドベースの IT 環境への移行や、クラウドを活用したイノベーションを実現するための支援を求めています。AWSプロフェッショナルサービスは、お客様がクラウドのイノベーティブな活用によりビジネス価値を生み出すことを支援し、加速させるためのコンサルティングサービスを提供しています。また、システムインテグレーター様の支援も行っており、エンタープライズのお客様とシステムインテグレーター様両者にとって最も価値のあるビジネスパートナーになることを目指しています。AWSプロフェッショナルサービスのコンサルタントは、お客様と共にプロジェクトに入り、AWSテクノロジーを使ったお客様のビジネス実現の環境づくりを技術面や組織面からアドバイスします。お客様の課題の整理や分析、クラウドに最適な見本の提示、クラウド実践のガイドを行い、お客様のビジネスに合わせたクラウド活用の支援を行うことで、お客様のビジネスに貢献しています。 プロフェッショナルサービス 新卒採用 職種紹介ページ 様々なバックグラウンドを持つ人たちがプロフェッショナルサービスで活躍しています   インターンシップ日程と内容 2020年の8月から9月にかけて、3日間の短期インターンシップを3ターム分開催しました。 短期インターンシップには、学部や大学院を問わず、様々な専攻の学生の皆様にお集まりいただきました。このインターンシップでは、講義や手を動かすハンズオンを通してAWSについて学ぶ時間を設けているため、AWSについての事前知識がなくても課題に取り組めるようなプログラムになっています。チームを組んで、ソリューションアーキテクトやプロフェッショナルサービスの仕事内容を体感できる課題に取り組み、AWS社員に成果発表を行いました。また、社員による仕事紹介セッションや交流会を通して、多様なバックグラウンドの社員と直接話していただくことで、Amazon/AWS のカルチャーやキャリアパスについても学んでいただきました。  インターンシップ 第1回 8/17-19、 第2回 8/31-9/2、 第3回 9/14-16 <Day […]

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AWS IoTの最新アップデートとイベント情報 11月版

こんにちは、IoTソリューションアーキテクトの飯塚です。本記事では、IoTに関するサービスやコンテンツ、セミナーやイベントの最新情報をまとめてご紹介しようと思います。 IoT関連のサービスアップデート ここでは、IoT に関連する直近数ヶ月の大きなアップデートをいくつかご紹介します。またサービスアップデート一覧については下記のページからご確認いただけます。 AWS IoTのサービスアップデート一覧 Amazon Kinesis Video Streamsのサービスアップデート一覧

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Amazon RDS Online Seminar 第2回 「Amazon RDS for Oracle と Amazon RDS for SQL Server」 資料・動画及び QA 公開

先日(2020/10/15)開催しました 第2回 Amazon RDS Online Seminar「Amazon RDS for Oracle と Amazon RDS for SQL Server」の資料・動画を公開しました。当日、参加者の皆様には数多くの QA を頂きありがとうございました。頂いた QA の一部についても共有しております。

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IoT@Loft #15 スマート農業を加速するための IoT の使い所

こんにちは。AWSソリューションアーキテクトの原田です。 10月21日に開催された IoT@Loft 第15回目のテーマは、「スマート農業を加速するための IoT の使い所」でした。 この記事では、各LTの内容を登壇資料とダイジェストでご紹介します。また参加者から頂いた質問、登壇者からの回答も掲載します。

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RAPIDSをAmazon SageMaker Processingで実行する

こんにちは、アマゾン ウェブ サービス ジャパンの藤田です。Amazon SageMakerは、すべての開発者が機械学習モデルを迅速に構築、トレーニング、デプロイできるようにするための完全マネージド型サービスです。Amazon SageMakerは機械学習モデルの開発を容易にするため、機械学習の各プロセスから負荷の大きな部分を取り除きます。 今回は、開発者が機械学習の前処理、後処理、モデル評価といったワークフローをAmazon SageMaker上で簡単に行うためのPython SDKであるAmazon SageMaker ProcessingとデータサイエンスのワークフローをGPUで高速化するフレームワーク、RAPIDSを使用し、サーバレスに前処理、特徴量作成を行う方法を紹介します。

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