Amazon Web Services ブログ

AWS Batch および Amazon SageMaker を使用してオンラインの化合物溶解度予測ワークフローを構築する

計算化学の分野の Machine Learning (ML) メソッドは、急速に成長しています。アクセスが容易なオープンソルバー (TensorFlow と Apache MXNet など)、ツールキット (RDKit 化学情報ソフトウェアなど)、オープン科学イニシアチブ (DeepChem など) は、毎日の研究でこれらのフレームワークを容易に使用できるようにします。科学情報分野では、多くのアンサンブル計算化学ワークフローが多数の化合物を消費し、さまざまな記述子特性をプロファイリングする能力を必要とします。 このブログ投稿では、2 段階ワークフローについて説明します。最初のステージでは、約 1100 の候補の分子を採取し、AWS Batch を使用して、Dockerized RDKit を使用した 2D 分子記述子を計算します。  MoleculeNet.ai – ESOLV からの元のデータセットには、各化合物の測定済みの logSolubility (mol/L) が含まれます。第 2 ステージでは、Amazon SageMaker を Apache MXNet で使用して、線形回帰予測モデルを作成します。ML モデルはトレーニングと検証の 70/30 分割を実行し、30 エポック後の RMSE = 0.925 で、適合度 (Rˆ2) は 0.9 になります。 このブログ投稿では、単純化された分子入力ライン入力システム (SMILES) の入力を処理するワークフローを作成し、その後、Amazon SageMaker に送出して、logSolubility […]

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Amazon SageMaker が TensorFlow 1.5、MXNet 1.0、CUDA 9 をサポート

Amazon SageMaker の事前構築済み深層学習フレームワークコンテナが TensorFlow 1.5 および Apache MXNet 1.0 のサポートを開始。いずれも、SageMaker ml.p3 インスタンス上でより優れたパフォーマンスを出すために CUDA 9 最適化を活用します。パフォーマンスのメリットに加えて、TensorFlow での Eager の実行、MXNet での NDArrays の高度なインデックス作成機能など、最新の機能を活用できるようになります。変更内容の詳細についてはこちらとこちらをご覧ください。 Amazon SageMaker の事前構築型深層学習コンテナのご利用が初めての方は、使用方法について解説したサンプルのリポジトリをご覧ください。ユーザーが人間に理解しやすい様式で TensorFlow または MXNet のコードを書き、そのコードを Amazon SageMaker の分散型管理トレーニングクラスタやリアルタイムにホストされるエンドポイントへ送って処理できるようにします。これにより、ノートパソコン上のデータのサンプルで深層学習コードを書いたり、テストしたりし、その後、複数のマシンや GPU 環境のフルデータセット上で実行するために、容易に拡張する能力と柔軟性を提供します。 最新のコンテナを使用するには次のステップに従ってください。 次を使って SageMaker Python SDK の最新バージョンをインストール (または更新)pip install -U sagemaker ユーザーの新しいジョブではデフォルトで各フレームワークの最新バージョンが使用されます。しかし、ワークローでフレームワークの古いバージョンを使用する必要があるときは、次の手順でバージョンを指定できます。 MXNet の 場合: from sagemaker.mxnet import MXNet estimator = MXNet(entry_point=’mnist.py’, framework_version=’0.12’, role=role, […]

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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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いよいよモバイルワールドコングレスの開催です。コネクテッドカーのデモをご覧ください!

バルセロナ (私たちのお気に入りの都市のひとつ) で開催される Mobile World Congress 2018 (モバイルワールドコングレス) へ参加のご予定ですか? それなら、第 5 ホール、5E41 ブースで実施中の、コネクテッドカーのデモをお見逃しなく。 AWS Greengrass チームでは、コネクテッドカーで自動車業界がどう変わるかを実証するために Vodafone と Saguna の友人とともに、概念実証に取り組んできました。今回のデモは MEC (マルチアクセスエッジコンピューティング) の新進コンセプトに基づいて構築されています。 自動車メーカーは自社の車両に最新のデジタル技術を組み込みたいと考えてはいるものの、コスト、パワー、製品化までの時間といった懸念事項により、車両に搭載されたコンピューティングリソースへの大がかりなアップグレードは望んでいません。また、既に道を走っている車両への後付けによって生じるであろう問題については言うまでもありません。MEC はモバイルネットワークのエッジを活用すること、たとえば、アクセスネットワークのハブサイトの活用によって、処理リソースの負担を軽減します。このモデルは自動車メーカーが、ローレイテンシーのコンピューティングリソースを活用し、その一方で自動車を発展させ、車両の寿命をときには 20 年以上も延ばす技術を提供するのに一役買います。また、複雑さや車載部品のコストも抑制します。 MWC のデモでは Vodafone の 4G LTE ネットワーク上で、AWS Greengrass を活用する Saguna の AI 搭載 MEC ソリューションを使ったライブビデオフィードをストリーミングしています。今回のデモではドライバーの安全性に重点を置くとともに、他の人とのおしゃべりや車内の別のものに気をとられているドライバーの検知を目標としています。モバイルネットワークのエッジで稼動する、AI 搭載の動作追跡およびパターン検出機能を備える車載カメラをドライバーに向け、注意散漫の状態を検知し、ドライバーに警告するというものです。このアーキテクチャではほとんどのコンピューティング機能はモバイルネットワークのエッジで処理されることから、これを使用することで、自動車メーカーは既存の自動車にも機能強化を実装しやすくなります。 モバイルワールドコングレスに参加できない方もご心配は無用です。このソリューションのビデオはこちらからご覧いただけます。 — Jeff;

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AWS Certificate Manager (ACM) が Certificate Transparency (CT) をサポートするための準備

  2018年4月30日 より、Google Chrome は全ての公式に信頼する証明書は少なくても 2 箇所の Certificate Transparency ログに記録されている事を必須条件とします。これにより Google Chrome ではログに記録されていない発行済の証明書にはエラーメッセージが表示される事になります。2018年4月24日より、お客様が Certificate Transparency ログへの記録を無効にしない限り、アマゾンは全ての新規や更新した証明書について少なくても 2 箇所以上の公開ログに記録を行うようにします。 Certificate Transparency ログが無い場合、所有するドメイン名に対する予期しない証明書発行を把握することは難しいでしょう。現行システムでは、発行された証明書の記録は保管されておらず、ドメインの所有者は不正な証明書を見つける信頼性のある方法はありませんでした。 この状況に対処するために、Certificate Transparency は発行された各証明書についての暗号化技術による安全なログを実現します。ドメインの所有者は間違いや悪意で発行されたものも含め、予期しない証明書を見つけるためにログを検索することができます。また、ドメインの所有者は不適切に証明書を発行している認証局 (CA) を見つける事も可能です。このブログ記事では、Certificate Transparency についてより詳細に説明し、どうやって準備をすればよいのかお伝えします。

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【速報】AWS Partner Network (APN) Award 2017 受賞パートナーの発表

みなさん、こんにちは。Partner SAの河原です。 本日2月28日、ホテル雅叙園東京にてAWS Partner Summit 2018 Tokyoを開催し、昨年2017年の功績を称える「AWS Partner Network (APN) Award 2017」の授賞式も行われました。APN Awardは、一年間を通して各分野で卓越した成果と実績を上げられたパートナー企業に授与される賞です。今年は6つの賞と1つの特別賞の計7社のパートナー様が選定されています。それぞれの審査基準および受賞パートナーと選定理由ついては以下の通りとなります。

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【AWS Media Services】東京リージョンローンチのお知らせ

  こんにちわ。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。 先日AWS Media Services(AMS)の東京リージョンにおけるローンチセミナーの開催報告をしましたが、その後すべてのサービス、通称AMS 5 兄弟すべて東京リージョンでリリースされましたので、改めてサービス内容をご紹介いたします。 AWS Elemental MediaConvert AWS Elemental MediaLive AWS Elemental MediaPackage AWS Elemental MediaStore AWS Elemental MediaTailor 一般的に動画配信はこのようなシステム構成となります。 このそれぞれの局面で使用される5つのマネージド型ソリューションをパッケージ化したものがMedia Services、通称AMS5兄弟と言われるサービス群です。これらをうまく活用いただくことで、映像配信サービスを立ち上げる際に、従来いろいろとj時間のかかったインストールや設定等の工数を削減し、コンテンツにフォーカスすることができるようになります。 MediaConvert Media Convertは映像のトランスコードサービスです。コンテンツライブラリから、ブロードキャストおよびマルチスクリーン配信用のオンデマンドコンテンツを簡単にトランスコードできるファイルベースのビデオ処理サービスとなります。従来のElasticTranscoderの上位互換版という位置づけであり、4Kトランスコードにも対応しています。 MediaLive Media Liveはライブ配信用マネージドサービスです。テレビやマルチスクリーンデバイス用の高品質のライブビデオストリームをリアルタイムでエンコードし配信を行うことができるライブビデオ処理サービスです。 ソリューションアーキテクトの安司による、ハンズオン資料も公開されています。 20180123 20分でlive配信aws media services(media live mediapackage)_pub from Kameda Harunobu MediaStore MediaLiveとセットで使用されるのがMediaStoreです。MediaStoreはS3の耐久性、可用性を生かしながら、よりライブ配信に特化したメディアストレージ機能を提供します。 MediaStoreはHLS配信に特化し、DRMがない低遅延な配信を実現します。これにより従来S3を用いたライブ配信における、結果整合性モデルにより生じる読み込み遅延などが解消し、よりスムーズかつ安定したライブ配信が可能です。 MediaPackage MediaPackageではストリーミングコンテンツをセキュアかつ確実に大規模に配信できるビデオ配信およびジャストインタイムパッケージングサービスです。DRMプロバイダは、Secure PackagerおよびEncoder Key Exchange(SPEKE)と統合が可能で、さまざまな収益モデル(AVOD、TVOD、SVOD)もサポートし、動画フォーフォーマット変換も可能なオリジンサービスです。 MediaTailor MediaTailorはコンテンツのパーソナライゼーションおよび収益化を目的としたサーバーサイドの広告挿入(SSAI)を実装可能なサービスです。これにより視聴者エンゲージメントを高めながら、収益化の柔軟性を実現できます。   その他AWSの動画配信をまとめたBlackbeltウェビナーを先日弊社ソリューションアーキテクトの安司が行っていますので合わせてご覧ください。 AWS […]

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AWS Single Sign-On でコマンドラインを使った AWS アカウントへのアクセスが利用可能に

AWS Single Sign-On で AWS Command Line Interface (CLI) を使ったアクセスが簡単にご利用できるようになりました。AWS Single Sign-On (AWS SSO) のユーザポータルに既存の企業内の認証情報を使ってサインインして、AWS アカウントとパーミッションセットを選択すると、AWS CLI で使用できる一時的な認証情報を取得できるようになりました。 AWS SSO は複数の AWS アカウントやビジネスアプリケーションへのシングルサインオンでのアクセスを集中管理できるサービスです。AWS の一時的な認証情報は AWS CLI などの開発者用ツールで AWS サービスを管理するための短期間限定の認証を簡単に実現する方法です。 これまで AWS アカウントのリソースにアクセスするのに CLI を使ってコマンドを実行する場合は、各アカウントごとにパスワードを記憶しておき、サインインして認証情報を一度取得する必要がありました。今回、AWS SSO は各 AWS アカウントにサインインして認証情報を取得する必要をなくします。代わりに、AWS SSO ユーザポータルに既存の企業内の認証情報を使ってサインインし、権限が与えられた AWS アカウントの一時的な認証情報を取得して CLI でアカウント内のリソースにアクセスすることができます。一時的な認証情報は、許可されている権限に制限されています。 このブログ記事では、AWS SSO ユーザポータルから一時的な認証情報を取得して、AWS CLI で AWS アカウント内のリソースにアクセスする方法を紹介します。まず、権限が与えられているアカウントのパーミッションセットのための短期間限定の認証情報を取得する方法を説明します。そして、認証情報を使う3つの方法を紹介します。 紹介するシナリオでは、”AnyCompany”の管理者をしており、2つの AWS アカウントに対して AWS CLI […]

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Amazon GameLift FleetIQとスポットインスタンスでコストを最大90%削減

Amazon GameLift は、セッションベースのマルチプレイヤーゲーム用のゲームサーバーをデプロイ、オペレーション、スケーリングを行うAWSのサービスです。新たにFleetIQとスポットインスタンス対応という2つの機能をサービスに追加しました。オンデマンドのインスタンス価格と比較して、AWSのコンピューティングリソースの空き時間を活用するスポットインスタンスを利用することにより最大90%のコスト削減が可能となります。さらにFleetIQがプレイヤーのレイテンシ・インスタンスの価格・スポットの中断率をふまえてゲームセッションのキューイングを行うことにより、スポットインスタンスによるコスト削減を享受しながらもゲームサーバの稼働率を高く保つ事ができます。 スポットインスタンスでは、オンデマンドインスタンスと同様の高パフォーマンスを発揮できるハードウェアを利用しつつもコストを最大90%抑えられます。オンデマンドインスタンスと異なり、スポットインスタンスの価格はその時点でのリージョン毎のインスタンスタイプの供給量に依存します。スポットインスタンスの価格はスポットインスタンスの需要と供給の長期トレンドに基づきアマゾン側で設定されます。そして、Amazon GameLiftのスポット価格はオンデマンドの価格を超える事はありません。 スポットインスタンスを利用した場合の価格の予想には、Amazon GmaeLiftのコンソール上のリージョンとインスタンスタイプ毎のスポットインスタンスの価格履歴がお役に立ちます。 スポットインスタンスによりコストを削減できる代わりに、スポットインスタンスをAWSに返却される必要が出た場合の中断予告が、中断の2分前に行われる場合があります。この中断予告を利用することで、受け取ったインスタンスではゲームをシャットダウンするか別のインスタンス上のゲームに以降させるような対応を取ることができます。このスポットインスタンスの中断を最小限にするためにFleetIQが開発されました。FleetIQはAmazon GameLiftのための新たな機能で、スポットの中断率をトラッキングし、このデータを参照しつつ中断率が低いインスタンスを自動的に選択してゲームを立ち上げます。 これらのスポットインスタンスとFleetIQの強みを活かしていただくには、Amazon GameLiftコンソールもしくはAPIにて、複数のスポットとオンデマンドのFleetをキューに設定することになりますが、各キューにFleetを追加する際にレイテンシや中断率、コスト等の情報を追加して活用できます。新たなゲームセッションをインスタンス上でスタートさせる場合に、FleetIQはまず最初に各プレイヤーのレイテンシーが低いリージョンを選択し、次に中断率とコストの低いフリーとを選択します。 スポットインスタンスとFleetIQの強みを活かしていただくには、Amazon GameLiftコンソール(もしくはAPI)にて、スポットとオンデマンドの複数のFleetでキューをセットアップします。 FleetIQとスポットインスタンスの組み合わせにより、ゲームプレイヤーの皆さんには素晴らしい体験を提供しつつも、コストを抑えていただける新次元のツールセットとなりました。Amazon GameLiftのスポットインスタンスとFleetIQに関する詳細はこちらをご参照ください。 aws.amazon.com/jp/gamelift 翻訳は下田が担当しました。原文はこちら。

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提供開始– AWS Serverless Application Repository

昨年、私は AWS Serverless Application Repository の準備をするように申し上げ、その内容について少し説明いたしました。このリポジトリは、できるだけ容易にサーバーレスアプリケーションとコンポーネントを AWS 上で検索、設定、デプロイできるように設計されています。また、AWS パートナー、エンタプライズ顧客、独立した開発者がそれぞれのサーバーレス作成を共有するための、理想的な場所でもあります。 提供開始 公開プレビューでの好感を得た後、AWS Serverless Application Repository は、一般公開され、今すぐ使い始めることができます。 消費者として、皆様はマシン学習、画像処理、IoT、および汎用作業を完璧に補完するサーバレスアプリケーションとコンポーネントの益々盛んなエコシステムを活用できるようになります。それらをそのまま設定し、消費するか、別に取り出して、機能を追加し、プルリクエストを作成者に送信することもできます。 発行者として、容易に Serverless Application Repository で寄稿を発行することができます。名前と説明を入力し、いくつかのラベルを選択して検索しやすくして、メニューから適切なオープンソースライセンスを選択し、README を提供して、ユーザーがすぐに使い始めることができるようにするだけです。次に、既存のソースコードレポにリンクを入力し、SAM テンプレートを選択して、セマンティックバージョンを指定します。 両方の操作を見てみましょう… サーバーレスアプリケーションを消費する Serverless Application Repository は、Lambda コンソールからアクセスできます。既存のアプリケーションを順を追ってみていくか、次のような検索を開始することができます。 「todo」の検索では、いくつかの興味深い結果が返されます。 詳細を確認するには、アプリケーションをクリックするだけです。 すでにアプリケーションの知識がある場合は、アプリケーションを設定し、それをすぐにデプロイできます。 各セクションを展開して、詳細を見ることができます。アクセス権限セクションは、使用する IAM ポリシーを示します。 また、テンプレートセクションは、アプリケーションをデプロイするために使用される SAM テンプレートを表示します。 テンプレートを調べて、テンプレートがデプロイされるときに作成される AWS リソースについて確認できます。また、テンプレートを自分独自のアプリケーションを作成し発行するための準備するための学習リソースとして使用することもできます。 ライセンスセクションは、アプリケーションのライセンスを表示します。 todo を展開するために、アプリケーションを指定し、[Deploy (デプロイ)] をクリックします。 デプロイは直ちに開始され、1 分以内に完了します (アプリケーションのデプロイ時間は、作成されるリソースの数と種類に応じて異なります)。 Lambda コンソールでデプロイされたアプリケーションすべてを確認できます。 現在は、SAM テンプレートで API […]

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