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Category: General

[Life Sciences] AWS Deep Learning AMI を利用したDeepLabCut環境構築

近年、多くの領域でObject DetectionやObject Trackingの活用が進んでいます。例えば、屋外での交通量調査や、店内での動線分析が挙げられます。研究領域でのニーズも高く、Amazon Rekognitionを利用した実装方法については「Amazon Rekognition Custom Labelsを利用した動物の特徴的な行動検出」にて紹介致しました。しかしながら、行動学習においては物体レベルでなく特定部位(例えば、手脚)といった、より細かいパーツレベルでのトラッキングが必要なケースもあります。研究領域で注目・活用されているのが、マーカーレス姿勢推定(markerless pose estimation)ベースのDeepLabCutです。DeepLabCutを利用する事で、動画内の特定行動だけでなく、特定部位の検出・トラッキング・分析が可能です。トレーニングの高速処理にはGPUが不可欠であり、DeepLabCutのセットアップにはNVIDIA driverやCUDAのインストールが必要ですが、オンプレミス環境で用意・設定するにはコストと時間がかかります。そこで、本ブログでは、AWSのAWS Deep Learning AMIとGPUリソースを利用した、クイックなDeepLabCut環境方法をご紹介します。

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週刊AWS

週刊AWS – 2021/1/25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。 すっかり寒くなりましたね。私の場合ずっと在宅勤務なので季節を感じる機会が少なくなってしまっているのですが、先週は東京に少し雪が降りまして、窓からの眺めに冬を感じることができました(すぐ止んでしまいましたが)。さて、少し先ですがAWS Innovate – AI/ML EditionというAWS機械学習サービスのオンラインカンファレンスが2/24(水)に予定されています、お客様事例講演を含む4トラックに加え、ヨビノリたくみ氏による「やさしくまなぶ深層学習」というゲスト講演も行われる予定です。ぜひこちらからご登録ください。 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 Compute Optimizer を使用した AWS Lambda のコストとパフォーマンスの最適化

本投稿は AWS Compute Optimizer のシニアプロダクトマネージャーである Brooke Chen、AWS Compute Optimizer のプリンシパルプロダクトマネージャーである Letian Feng、Amazon EC2 のプリンシパルデベロッパーアドボケイトである Chad Schmutzer による寄稿です。 コンピューティングリソースの最適化は、あらゆるアプリケーションアーキテクチャにとって重要な作業です。計算処理リソースの過剰なプロビジョニングは不要なインフラストラクチャコストにつながる一方で、不足すると、アプリケーションのパフォーマンスの低下につながります。 2019年12月に開始された AWS Compute Optimizer は、AW​​Sコンピューティングリソースのコストとパフォーマンスの最適化のための推奨情報(リコメンデーション)を提示するサービスです。特定のワークロードに合わせた実用的な最適化の推奨事項を生成します。昨年、数千の AWS のお客様が、Compute Optimizer を使用してワークロードに最適な Amazon EC2 インスタンスタイプを選択することで、コンピューティングコストを最大25%削減しました。 お客様から最も頻繁にいただくリクエストの 1 つに、Compute Optimizer で AWS Lambda の推奨事項を提示してほしいというものがありました。これを受けて、2020年12月23日、Compute Optimizer が Lambda 関数の推奨メモリサイズをサポートすることを発表しました。これにより、Lambda ベースのサーバーレスワークロードのコストを最適化し、パフォーマンスを向上させることができます。開始するには、Compute Optimizer をオプトインして、推奨事項の検出に進みましょう。 概要 Lambda を使用すると、管理するサーバーがなく、自動的にスケーリングされ、使用した分だけの料金となるなどの、サーバーレスとしてのメリットが多くあります。ただし、Lambda 関数に適切なメモリサイズ設定を選択することは依然として重要なタスクです。Computer Optimizer は、機械学習ベースでメモリの推奨を行うことで、このタスクを支援します。 この推奨事項の提供機能は、Compute Optimizer コンソール、AWS CLI、AWS […]

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週刊AWS – 2021/1/18週

みなさん、こんにちは。AWSソリューションアーキテクトの小林です。 ご紹介が出遅れてしまった部分もあるのですが、現在re:Inventのまとめウェビナーシリーズを実施しています。こちらからお申し込みをいただけますので、どういったラインナップが用意されているかをご確認いただき、興味があるものにはぜひご参加ください。フレッシュな最新情報を短時間でキャッチアップするチャンスですので、お見逃しなく。

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Amazon SageMaker Ground Truthを利用した動画ラベリングとAmazon Rekognition Custom Labelsへのインポート

「Amazon Rekognition Custom Labelsを利用した動物の特徴的な行動検出」にて、行動検知モデル作成手順について紹介致しましたが、本ブログではモデル作成の重要なステップであるAmazon SageMaker Ground Truthを利用した動画のデータラベリングをご紹介します。合わせて、2021年1月時点ではAmazon SageMaker Ground Truthでラベリングした動画データをAmazon Rekognition Custom Labelsのデータセットとしてそのままインポートできません。そのため、ここではインポートするためのマニフェストファイルの記述方法をご紹介します。 ラベリングデータを利用した一般的な機械学習のワークフローは以下になります。このフローでモデルの精度向上に重要なのはラベリングデータの準備になります。もちろん、モデル開発やモデル学習に時間はかかると思います。しかし多くの場合、モデル開発に関しては既存もしくは機械学習のスペシャリストが作成したアルゴリズムやモデルを選定する事で開発の短縮化が行えますし、モデル学習についてもクラウドリソース(例えばGPUインスタンス)を利用することで学習時間の短縮化を行えます。そうすると、時間がかかるのがラベリングデータの準備であり、ラベリングの効率化・質の高いデータ数を増やす事が重要なポイントになります。このラベリングデータの準備を簡素化するツールとして、Amazon SageMaker Ground Truthがあります。

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Elastic 社による Elasticsearch および Kibana のライセンス変更にともなう AWS の対応方針のご案内

先週、Elastic 社が Elasticsearch および Kibana のライセンス変更に関するアナウンスを実施しました。これによりバージョン 7.11 以降の Elasticsearch と Kibana は、Apache License, Version 2.0 (ALv2) での提供が行われません。これを受けて AWS は、2021/1/21 (PST) に対応方針を発表いたしました。本発表の要点は以下のとおりです。 AWS は Elasticsearch と Kibana のバージョン 7.10 をベースに fork した Elasticsearch と Kibana を ALv2 ライセンスにて公開します。こちらは今後数週間以内に、新しい Github リポジトリを作成する形にて公開される予定です。このリポジトリは Open Source Software (OSS) として、継続的にバグ修正や新機能、機能拡張を提供していきます Amazon Elasticsearch Service では2021/1 時点で 18 バージョンの Elasticsearch を提供していますが、これらの既存のバージョンをご利用されるお客さまは、今回のライセンス変更の影響を一切受けることなく、引き続きご利用いただくことが可能です。また Amazon Elasticsearch […]

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AWS IoT Deep Dive #2 AWS re:Invent 2020 IoT Updates 資料と録画、Q&Aを公開

こんにちは、IoTソリューションアーキテクトの飯塚です。本ブログ記事では、AWS IoT Deep Diveセミナーシリーズの第2回目の開催内容と資料、当日いただいたご質問とその回答をまとめていきたいと思います。 AWS IoT Deep Dive セミナーとは 本セミナーシリーズは、このタイトル通り、お客様がIoT製品やサービスを設計・開発する際のよくある課題や考慮すべき事項を共有し、AWSによるソリューションをより深く・詳細にお伝えするセミナーです。本セミナーイベントの詳細については、以下のブログ記事にて説明していますので、是非ご覧ください。 AWS IoT Deep Dive – 新しいAWS IoTセミナーシリーズを開始します 本セミナーシリーズの他ブログ記事はこちら

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週刊AWS – 2021/1/11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。 週刊AWSをお届けします。2021年も引き続き毎週AWSのアップデート情報をお届けできればと思っていますので、どうかよろしくお願いいたします。 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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クラウド、CapEx、OpEx: 会話のリフレーミング

この記事は、PHIL LE-BRUN による寄稿の Cloud, CapEx, and OpEx: Reframing the Conversation を翻訳したものです。 経済予測の役割は、占星術でさえ立派なものにすることである。 —John Kenneth Galbraith 私は金融に精通してはいますが、経済的なアドバイスをするのはおこがましいと思っています。とは言え、もはや時代遅れの通念は、見れば分かります。1つの例として、設備投資 (CapEx)から運用コスト(OpEx) への切り替えがクラウド導入の基本的な障壁であるという、一部の企業の考え方です。大幅なコスト削減、リスクの低減、アジリティの向上につながる明確な道筋があるにもかかわらず、CapExが「節約すべきものではない」と語られるのは悔しいものです。 とあるCIOのコメントの通り、「私たちは会話を変える必要があります:CapExのリンゴとOpExのオレンジを比較しているのです」。

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