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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 […]

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Amazon Translate が一般提供されました

本日から Amazon Translateの一般提供が開始されました。昨年の AWS re:Invent で、私の同僚 Tara Walker が新しい AI サービスである Amazon Translate の プレビュー についての記事を書きました。今日から、米国東部 (バージニア北部)、米国東部 (オハイオ)、米国西部 (オレゴン)、および欧州 (アイルランド) で Amazon Translate にアクセスできるようになります。最初の 12 ヵ月間は毎月 200 万文字が無料利用枠対象となり、その後は 100 万文字ごとに 15 USD となります。一般提供では、ソース言語の自動推論、Amazon CloudWatch サポート、および単一の TranslateText 呼び出しで最大 5,000 文字など、数多くの新機能を利用できます。一般提供でのサービスを簡単に見てみましょう。 Amazon Translate の新機能 サービスの基本についてはすでに Tara の記事でまとめられているので、私は今日リリースされたサービスの新機能をいくつか取り上げたいと思います。では、コードサンプルから始めましょう。 import boto3 translate = boto3.client(“translate”) resp = translate.translate_text( Text=”????Je suis […]

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Amazon Transcribe が一般提供されました

AWS re:Invent 2017 において、AWS はプライベートプレビューの Amazon Transcribe を発表しました。そして本日、AWS はすべての開発者に対する Amazon Transcribe の一般提供を発表します。Amazon Transcribe は、開発者が Speech to Text 機能をアプリケーションに追加することを容易にする自動音声認識サービス (ASR) です。AWS は、プレビューでのお客様のフィードバックを元に見直しを続け、Amazon Transcribe に多くの改善を行いました。 一般提供における Amazon Transcribe の新機能 まず、AWS では SampleRate パラメーターをオプションにしました。これは、メディアのタイプと入力言語のみを知っておけばよいことを意味します。そして、より明瞭なトランスクリプトを提供するために音声内の複数の話者を区別する機能 (「いつ誰が話したか」)、そして製品名、業界固有の用語、または個人名の音声認識の正確性を向上させるカスタムボキャブラリの 2 つの新機能も追加しました。Amazon Transcribe の仕組みを思い出せるように、簡単な例を見てみましょう。私の S3 バケットにあるこの音声を変換します。 import boto3 transcribe = boto3.client(“transcribe”) transcribe.start_transcription_job( TranscriptionJobName=”TranscribeDemo”, LanguageCode=”en-US”, MediaFormat=”mp3″, Media={“MediaFileUri”: “https://s3.amazonaws.com/randhunt-transcribe-demo-us-east-1/out.mp3”} ) これにより、個々の話者が識別されている、これに似た JSON が出力されます (ここではレスポンスのほとんどを取り除いています)。 { […]

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