Amazon Web Services ブログ

AWS が最近リリースした Model Server for Apache MXNet (MMS) v1.0 はサービス使用状態を管理するための新しい API を特徴としており、ランタイム中のモデルの動的ロード、レイテンシーの低減、高いスループットを可能にします。本記事では、新機能を詳しくご紹介するとともに、MMS v1.0 のパフォーマンス向上についてご覧いただきます。 Model Server for Apache MXNet (MMS) とは? MMS はモデルサーバーを提供するオープンソースのフレームワークで、スケーラブルなトレーニングおよび推論のための深層学習モデルのタスクを簡略化を目的に設計されました。下図に、MMS のスケーラブルにデプロイしたアーキテクチャの例を示します。 以下は、MMS v1.0 の主要な機能です。 MXNet、Gluon、ONNX ニューラルネットワークモデル対応用途に設計。 モデルアーカイブにパッケージされたカスタムコードを使用して、推論実行パイプラインの各ステップをカスタマイズ。 REST API エンドポイントを含む、軽量かつスケーラブルなサービススタックの事前設定。 ランタイム中のモデルのロード、アンロード、スケーリングを可能にする管理 API の公開。 大規模な推論のためのビルドおよび最適化済みのコンテナイメージ。 リアルタイムのオペレーションメトリクスを使用して、システムおよび API の健全性、パフォーマンス、ロードをモニタリング。 MMS のクイックスタート MMS 1.0 では、Java 8 以上の環境が必須です。サポート対象のプラットフォームごとにインストール方法を以下に示します。 # Ubuntu/Debian ベースのディストリビューション sudo apt-get install openjdk-8-jre # Fedora、Redhat […]

2017 年のサンタローザ火災やハリケーンハーベイのような自然災害は、毎年何百億 USD もの損害賠償をもたらし、住宅所有者の生活において経済的混乱を招きました。保険会社は影響を受けた家屋を評価するために最善を尽くしますが、評価を開始するまでに数週間かかることもあり、それでようやく家屋を修復し保護することができます。 プロパティデータ分析会社である EagleView 社 は、  AWS における ディープラーニング に取り組んでいます。 EagleView 社のデータサイエンスと機械学習の指導者である Shay Strong は、「通常、保険会社は所有物損害の評価のために損害査定人を派遣するが、その地域が浸水したり、アクセスできないために、対応するのに数週間かかる場合があります。「EagleView 社は、衛星、航空写真、無人機の画像を使い、AWS Cloud でディープラーニングを実行し、24時間以内に損害賠償を正確に評価します。住宅所有者に情報を提供し、次の段階へ準備を迅速に行うために、データを大手保険保険会社や小規模な地域の保険会社の両方に提供しています。 多くの場合、この迅速な処理により、損害賠償において数百万 USD を節約することができます。フロリダ州のハリケーンアーマーからの洪水の際、クライアントはこのタイムリーなデータを使用して、防水シートで家屋の一部を覆い、二次的な水害を防ぐことをできるようにしました。 損害査定人による不動産評価の精度と一致させるために、EagleView 社は嵐の影響を受けた地域の多次元空間 (空間、時間、スペクトル) 全てをカバーする豊富な画像セットを使用する必要があります。この課題を解決するため、EagleView 社は米国全土で、120 台以上の航空機を使用して 1 インチ以下の解像度で撮影します。ディープラーニング画像分類器、オブジェクト検出器、およびセマンティックセグメンテーションアーキテクチャを実行するために、画像を小さな画像タイル（しばしば区画固有のタイルまたは一般的な 256×256 TMS タイル）に分解します。各画像タイルは、対応する地理空間および時間座標と関連付けることができ、追加のメタデータとして保持され、学習プロセスおよび推論プロセスを通じて維持されます。推論後、地理空間データを使用してタイルが貼り合わされて、ニューラルネットワーク予測を含む、関心領域の情報を地理登録したマップを形成することができます。予測は、AWS Cloud で管理されている永続ストレージ用のプロパティレベルのデータベースに集約することもできます。 以下の図は、2017 年のハリケーンハーベイ後のテキサス州ロックポートの一部で、EagleView 社のディープラーニングモデルによる損傷予測の精度を示しています。左の画像の緑色の箇所は、人間の分析結果による壊滅的な構造的損傷が発生する土地を示します。右側の画像のピンクの箇所は、モデルが作成したセグメント化した損傷予測です。このデータの場合、モデルは人間の分析と比較してアドレス当たり 96 ％ の精度を持ちます。 「暫定的な前処理能にディープラーニングを使い、アドレスレベルの属性を生成する前に画像が良好であるかどうか (たとえば、曇っていないか、ぼやけていないかなど)、また画像に関心のある適切な土地が含まれているかどうかを見極めます。我々は中間神経網を鎖状につないで、画像を前処理して、土地属性を生成するニューラルネットの効率と精度を向上させています。」と Strong 氏は付け加えています。 EagleView 社は、Apache MXNet フレームワークを使用してディープラーニングモデルを構築しました。モデルは、 AWS 上の Amazon EC2 P2、P3、およびG3 GPU […]

Amazon Translate は、良心的な価格で迅速かつ高品質な翻訳を実現するニューラル機械翻訳サービスです。本日、113 の新言語ペアの提供が開始されます。フランス語からスペイン語など、現在サポートされている言語間を単一の API リクエストで翻訳することができるようになりました。この更新により、サポートされる言語ペアの数が 24 から 137 に拡大されます。サポートされる言語ペアはすべて、最先端のニューラル機械翻訳アルゴリズムに基づいています。このドキュメントページでサポート対象言語ペアの完全なリストをご覧ください。 これまで、X <> Y ペア (X 語と Y 語のどちらも英語以外の言語) を翻訳する場合には、2 つの翻訳コールを順に実行する必要があり、X 語を英語に翻訳した後で、英語の出力を Y 語に翻訳しなければなりませんでした。つまり、実際に必要な翻訳を得るためには、翻訳を 2 度実行しなければならないということです。新しい拡大によって、この余分なステップが取り除かれると共に、X <> Y 翻訳のコストが実質上 50 パーセント削減され、翻訳が迅速化されます。 パリに拠点を置くスタートアップ企業、Clevy は、従業員からのよくある質問に自動的に返答するチャットボットを組織が作成、デプロイ、および維持することを可能にするプラットフォームを提供しています。これらの質問は、HR、IT サポート、および変更管理など、社内における事柄である場合がほとんどです。そのボットを通じて、Clevy は世界各国 100 万人を超える従業員にサービスを提供しています。Clevy は、このチャットボットを多言語対応とするために、その背景で Amazon Translate を使用しています。ボットは単一の言語で作成されますが、ユーザーは現在、10 もの他言語で質問することができます。質問が来ると、Clevy は Amazon Comprehend を使ってソース言語を検知します。次に、Clevy は Amazon Translate を使って質問をボットの言語に翻訳し、それを Clevy 独自の自然言語処理 (NLP) アルゴリズムで処理できるようにします。最後に、ユーザーに対して、ユーザーの元の言語で回答が返されます。例えば、英語でボットを作成する顧客は、世界各国の従業員が 10 の他言語で質問し、回答を得ることがきるようにすることもできます。 そのボットに多言語処理を追加することは、Clevy […]

数十年前、6502 アセンブリ言語でコードを何ページも記述しました。コードをアセンブルしてリンクしたら、それをメモリにロードし、戦略的なロケーションでブレークポイントを設定し、すべてが意図どおりに機能することを順に確認することをしていました。最近は、もう非自明なコードを書いたりデバッグしたりする機会がなくなってきたので、このブログ記事をいざ書くとなったときは少し心配しました (実は、数週間先延ばしにしていました)。 SAM CLI 新しい Serverless Application Model (SAM) コマンドラインインターフェイスについて説明したいと思います。説明しながら、AWS Lambda を使用して何かを構築する能力にいくらか自信が持てるようになっていければと思います。 はじめに、用語について見ていきましょう。 AWS SAM は、Serverless Application Model の略称で、AWS 上でサーバーレスアプリケーションを構築するために使用できるオープンソースのフレームワークのことです。単純な YAML テンプレートを使用して、アプリケーション (Lambda 関数、API エンドポイント、DynamoDB テーブル、およびその他のリソース) を記述するための略式構文を提供します。デプロイメント中、SAM は短縮形 SAM 構文を AWS CloudFormation テンプレートに変換して展開します。その後、CloudFormation は信頼性と再現性の高い方法でリソースをプロビジョニングします。 以前は SAM Local として知られていた AWS SAM CLI は、SAM ベースのアプリケーションの構築をサポートするコマンドラインインターフェイスです。また、ローカルでの開発とテストをサポートしており、アクティブなオープンソースプロジェクトでもあります。CLI を使用すると、Python、Node、Java、Go、.NET の中から選択することができ、すぐに始めるのに役立つ健全なテンプレートのコレクションが含まれています。 SAM CLI の sam local コマンドは、Lambda のような実行環境でローカルに関数コードを実行しながら、Lambda 関数と SAM […]

Amazon SageMaker ノートブックインスタンスは、完全マネージド型の機械学習 (ML) Amazon EC2 インスタンスを通じて、Jupyter ノートブックアプリケーションを提供します。Amazon SageMaker Jupyter ノートブックは、高度なデータ探索、トレーニングジョブの作成、Amazon SageMaker ホスティングへのモデルのデプロイ、モデルのテストや検証に使用されます。 ノートブックインスタンスには、さまざまなネットワーク設定が用意されています。このブログ記事では、さまざまなオプションの概要を説明するとともに、お客様の一般的な事例を紹介していきます。 ベーシック Amazon SageMaker ノートブックインスタンスは、Virtual Private Cloud (VPC) がアタッチされているかどうかにかかわらず起動できます。VPC をアタッチして起動すると、ノートブックは、直接インターネット接続ありまたはなしで設定することができます。 重要な注意事項: 直接インターネット接続があるとは、Amazon SageMaker サービスが、サービスによって管理される VPC を通じて、ノートブックをインターネットに接続できるネットワークインターフェイスを提供していることを意味します。 Amazon SageMaker コンソールを使用する際、次の 3 つのオプションがあります。 お客様の VPC のアタッチなし。 お客様の VPC のアタッチあり (直接インターネット接続あり)。 お客様の VPC のアタッチあり (直接インターネット接続なし)。 それはどういう意味ですか？ 3 つのオプションはそれぞれ、マネージド EC2 インスタンスのネットワークインターフェイスを一連のルーティング設定で自動的に設定します。特定の状況では、これらの設定を変更して、特定の IP アドレスの範囲を別のネットワークインターフェイスにルーティングすることができます。次に、これらのデフォルト設定をそれぞれ順を追って説明します。 アタッチしたお客様の VPC なし […]

簡易見積ツールを開始した、10 年以上前に発表したブログ記事は、今でも社内のトップ 10 リストに登場することがあります。 その記事が公開されて以来、私たちは見積ツールを 1 〜 2 度拡張、再設計、さらには再構築してきました。 新しい見積ツール 空白の画面、空のコードレポ、多くのお客様からのご意見をもとに、まったく新しい AWS 料金計算ツールを開発しています。この新しい料金計算ツールは、最終的な AWS コストを見積もり、理解するのに役立つように設計されています。過度の専門用語を避け、計算を明白にし、透明でアクセスしやすくするために全力を尽くしました。利用可能なオプションを表示し、関連するコストを調べ、高品質のデータに基づいて決定を下すことができます。 EC2 インスタンス、EBS ボリューム、非常に幅広い購入モデルのサポートを開始し、できるだけ早くより多くのサービスのサポートを追加する予定です。 クイックツアー 新しい料金計算ツールの動画は、https://calculator.aws でご覧ください。それぞれの見積もりは 1 つ以上のグループで構成され、最初の見積もりは自動的に作成されます: それぞれのグループには名前があり、特定の AWS リージョンのサービス対する価格が設定されています。[Edit group] をクリックして名前を変更し、リージョンを選択して、[Apply] をクリックします: 料金計算ツールのメインページに戻って、[Add service] をクリックして、EC2 インスタンスの設定を選択します。グループには複数のタイプとインスタンスの設定を含めることができます。[Configure] をクリックして、先へ進みます: この時点で、Quick estimate (デフォルト) を行うか、Advanced estimate の一部として詳細を記入することができます。ここでは、Quick estimate (簡易見積) を開始します: 簡易見積を行う際に留意すべきことがいくつかあります: インスタンスタイプ – EC2 インスタンスのタイプを選択するための 2 つのオプションがあります。リソース要件 (vCPU 数、メモリサイズ、GPU 数) を入力して、料金計算ツールに最低価格のオプションを選択させるか、名前で EC2 […]

AWS は昨年、フランスと中国 (寧夏) に新しい AWS リージョンを開設し、バーレーン、香港特別自治区、スウェーデンの各リージョン、および米国内で 2 番目の GovCloud リージョンの開設に取り組んでいることを発表しました。 南アフリカ: 2020 年初頭 今日は、2020年前半、南アフリカに AWS リージョンが開設されることをお知らせしたいと思います。この新しいリージョンはケープタウンを拠点とし、3 つのアベイラビリティーゾーンで構成されます。このリージョンは、南アフリカでワークロードを実行し、データを保存する能力を AWS のお客様とパートナーに提供します。AWS アフリカ (ケープタウン) リージョンの追加によって、組織がサブサハラアフリカ全域のエンドユーザーに低レイテンシーを提供することも可能になり、より多くのアフリカ組織が、イノベーションを推進するために、人工知能、Machine Learning、Internet of Things (IoT)、モバイルサービスなどの高度なテクノロジーを活用できるようになります。 AWS のお客様はすでに、世界中で 19 のインフラストラクチャリージョンにまたがる 55 のアベイラビリティーゾーンを活用しています。今日の発表は、グローバルリージョン (運用可能なリージョンと準備中のリージョン) の合計数を 23 に引き上げます。 高まる存在感 この新しいリージョンは、南アフリカにおける一連の投資の中で最新のものであり、南アフリカの変貌をサポートする AWS のコミットメントの一環です。2004 年、アマゾンは、先駆的なネットワーキングテクノロジー、カスタマーサポート向けの次世代ソフトウェア、および Amazon EC2 の背景にあるテクノロジーの構築に焦点を当てる Development Center in Cape Town を開設しました。AWS はまた、アカウントマネージャー、カスタマーサービス担当者、パートナーマネージャー、ソリューションアーキテクトなどを含む多数のチームを追加し、クラウドに移行するあらゆる規模のお客様を援助しています。 2015 年、AWS はその拡大を継続してヨハネスブルグに事務所を開設し、2017 年には […]

 Amazon RDS を素早くアップデートする必要がありそうです。シェアしたいニュースが、たくさんあります: コンソールの更新 – RDS コンソールの外観が新しくなりました。 RDS の推奨事項 – ベストプラクティスに従ってデータベースインスタンスを設定するのに役立つ推奨事項があります。 MySQL 用 Performance Insights – MySQL を深く調べて、クエリの処理方法についてより詳しく理解することができます。 M5 インスタンス – M5 インスタンスで MySQL と MariaDB を使用できるようになりました。 MySQL 8.0 – 現在、MySQL 8.0 を本稼働環境で使用できます。 MariaDB 10.3 – 現在、MariaDB 10.3 を本稼働環境で使用できます。 より詳しく見てみましょう… コンソールの更新 RDS コンソールは、今年初めに外観が新しくなりました。開発中はプレビュー形式で利用できるようにしましたが、現在はすべての AWS ユーザーが標準で使用できます。ホームページから、RDS リソースの概要を一目で確認したり、新しいデータベースを作成したり、ドキュメントにアクセスしたり、さらに多くのことができます: また、Performance Insights と新しい RDS の推奨事項に直接アクセスできます。 RDS の推奨事項 これらのプラクティスが改善されたとしても、RDS […]

Amazon SageMaker が、Amazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC) での AWS Key Management Service (AWS KMS) を使用するバッチ変換ジョブのサポートを開始します。Amazon VPC を使用すると、機械学習 (ML) モデルのコンテナやデータへのアクセスをコントロールし、それらをプライベートに保ってインターネット経由でアクセスできないようにすることができます。AWS KMS を使用すると、バッチ変換ジョブを実行する ML コンピューティングインスタンスにアタッチされたストレージボリュームのデータを暗号化できます。これにより、バッチ変換ジョブで使用されるモデルのアーティファクト、ログ、および一時ファイルは常に安全です。このブログでは、こうした機能をバッチ変換ジョブに適用する方法を説明します。 Amazon SageMaker のバッチ変換は、データのバッチが大量にあり、トレーニングデータを前処理して変換する必要があるか、レイテンシーが 1 秒未満であることを必要としないシナリオに最適です。バッチ変換は、ペタバイトのデータから非常に小さなデータセットまで、さまざまなデータセットで使用できます。既存の機械学習モデルは、一切の変更なしで、この新しい機能でシームレスに動作します。Amazon SageMaker は、バッチ変換ジョブの開始時にリソースのプロビジョニングを管理します。ジョブが完了するとリソースが解放されるので、ジョブの実行中に使用されたリソースに対してのみを支払うことになります。 VPC を使用すると、プライベートでインターネットに接続されないように VPC を設定できるため、データやモデルアーティファクトを保存する Amazon S3 バケットなど、アクセスするモデルコンテナや AWS リソースを保護することができます。VPC を使用する場合、VPC フローログを使用して、モデルコンテナ内外のすべてのネットワークトラフィックを監視することもできます。VPC を指定しない場合、Amazon SageMaker はデフォルトでは VPC でバッチ変換ジョブを実行します。 Amazon SageMaker のバッチ変換は、すでに Amazon S3 SSE による入出力データの暗号化をサポートしています。現在は、AWS KMS を使用すると、バッチ変換ジョブで使用するストレージボリュームを、管理する暗号化キーで保護できます。推論を実行したり、データのバッチを変換したりするときに、集中キー管理、キー使用状況監査ログ、マスターキーローテーションなどの […]

こんにちは。マーケティングの鬼形です。11 月の AWS Black Belt オンラインセミナーについてご案内させて頂きます。 11月は、オンラインセミナーで初めて取り上げる AWS Amplify、11月末に開催される AWS re:Invent 2018 のアップデート速報他、さまざまなセミナーをご用意しております！ぜひお役立てください。 視聴方法: オンラインセミナー登録ページよりお申し込みください AWS Amplify 2018 年 11 月 7 日 | 18:00 – 19:00 | IT 知識レベル:★★☆☆☆ | AWS 知識レベル:★★☆☆☆ AWS Amplify はクラウド対応アプリケーションを構築するフロントエンドおよびモバイル開発者向けのJavaScriptライブラリです。これを利用することで アプリケーションから非常に簡単に AWS のリソースを利用することができます。 デモを交えながら Amplify の使い方や、できることを紹介させていただきます。 対象者 フロントエンド・サーバーサイドのアプリケーションデベロッパー、プログラマー GraphQL、React、Serverless等に興味のある方 本セミナーで学習できること AWS Amplifyの特徴および活用方法について学ぶことができます。 スピーカー 塚越 啓介 Solutions Architect   AWS Direct Connect 2018 年 […]