Amazon Web Services ブログ

ONNX 1.0 の提供開始を発表

アマゾン ウェブ サービス (AWS)、Facebook、Microsoft は Open Neural Network Exchange (ONNX) 形式が本稼働環境で使用できるようになったことを発表しました。 ディープラーニングモデルのオープンスタンダード形式である ONNX は、Apache MXNet、Caffe2、Microsoft Cognitive Toolkit、PyTorch といったディープラーニングフレームワーク間での相互運用を可能にします。ONNX 1.0 は、ユーザーがフレームワーク間でディープラーニングモデルを移動できるようにし、本番稼働環境に取り入れやすくします。たとえば、開発者は PyTorch のようなフレームワークを使用して洗練されたコンピュータビジョンモデルを構築し、Microsoft Cognitive Toolkit または Apache MXNet を使用し推論で実行することができます。 ONNX の初回リリースは 9 月だったので、我々はこの成長とコミュニティサポートの勢いやその関与をたのもしく思いながら観察しています。Qualcomm、Huawei、Intel などを含む数々のハードウェアパートナーが各社のハードウェアプラットフォームで ONNX 形式をサポートしていることを発表しており、ユーザーが異なるハードウェアプラットフォームでモデルを実行しやすくしています。新機能のコードやサポートに貢献して下さったコミュニティの皆さんに、この場を借りて感謝申し上げます。 開発者が最新のリサーチにアクセスし最先端モデルを本稼働アプリケーションと統合できるようにするため、今後も ONNX の進化において ONNX パートナーやコミュニティと協力していきます。 関連の発表 Facebook – ONNX V1 をリリース Microsoft – ONNX 1.0 – AI のオープンエコシステムを発表 今回のブログの投稿者について Sukwon […]

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AWS利用におけるマネージドサービスの重要性

ラスベガスで開催された re:Invent が終わり、日本各地で、パートナーやユーザーコミュニティ、弊社による re:Capイベント(まとめイベント)が行われています。 ウェブページ「AWS re:Invent 2017 で発表された新しい機能とサービスの詳細」で新しく発表されたサービスの一覧がまとまっていますので、是非ご覧ください。 今回Amazon EC2では、C5インスタンス、M5インスタンス、H1インスタンス、Bare Metalインスタンス、等いくつかの新サービスの発表がありました。 それらに加えてとても多くのマネージドサービスの発表がされています。 私は、プロダクトマーケティング エバンジェリストとして外部でお話をさせていただく機会が多いのですが、予てより、AWSをより安価に、より効果的に、ご利用いただくためにはマネージドサービスの活用が不可欠です、というお話をさせていただいています。今回AWS re:Inventで多くのマネージドサービスが新たに発表され、お客様から、AWSは複雑になりそのキャッチアップが大変だ、というお話をいただいたこともありました。改めてマネージドサービスの重要性について費用面からまとめてみたいと思います。 ここでは、AWSの中で一番簡単なマネージドサービスであるAmazon S3を例にご紹介いたします。

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AWS、Apache MXNet の ディープラーニングエンジンのマイルストーンである 1.0 のリリースに対し新しいモデル提供機能の追加を含む貢献

AWS は Apache MXNet ディープラーニングエンジンのマイルストーンとなる 1.0 のリリースへの貢献と、MXNet 向けの新しいモデル提供機能の導入を発表しました。これらの新機能により、(1) ディープラーニングモデルのトレーニングとデプロイが簡素化され、(2) 最先端のパフォーマンス強化の実装が可能になり、また (3) ディープラーニングフレームワーク間の相互運用性が簡単になります。 このブログ記事では、本日導入された主な機能それぞれの開始方法を説明します。 シンプルで使用が容易 Apache MXNet 向けモデルサーバー: モデルサーバーは、わずか数行のコードを使用するだけで、ディープラーニングモデルを数秒でパッケージ化、実行、提供します。これにより API エンドポイント経由でインターネットを使用してアクセスすることができます。その後、アプリケーションからこのエンドポイントを呼び出して予測を行うことができます。また、モデルサーバーには 10 個の事前トレーニング済みモデルを備えた model zoo が含まれています。モデルを自分でトレーニングする必要はなく、簡単にデプロイできます。モデルサーバーによって、ウェブ、モバイル、IoT アプリケーション内への AI 機能のデプロイが簡素化されます。 Apache MXNet 向けモデルサーバーの使用を開始するには、以下のコマンドを使用してライブラリをインストールします。 pip install mxnet-model-server モデルサーバーのライブラリには、SqueezeNet v1.1 オブジェクト分類モデルが含まれています。次のコマンドを使用して SqueezeNet モデルの提供を開始できます。 mxnet-model-server –models squeezenet=https://s3.amazonaws.com/model-server/models/squeezenet_v1.1/squeezenet_v1.1.model モデルサーバーの詳細とソースコード、リファレンスサンプル、チュートリアルの表示方法については、こちらを参照してください。 アドバンスドインデックス作成: 1.0 リリースには、アドバンスドインデックス作成機能が含まれています。これにより、Python NumPy ライブラリ内の ndarray 配列オブジェクトクラスの既存の知識を活用して、より直感的な方法でテンソル演算を実行できます。この機能によりより効率的な方法でインデックスにアクセスできるため、開発者の時間と手間を節約できます。以下は、MXNet の新しいアドバンスドインデックス作成機能の例です。 整数のリストをインデックスとしてサポート: x = nd.array([[1, 2], […]

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AWS が Apache MXNet のマイルストーン 1.0 リリースに貢献、モデル提供機能を追加

Dr. Matt Wood による投稿 AWS は MXNet 向けの新しいモデル提供機能の導入を含む、Apache MXNet ディープラーニングエンジンのマイルストーンとなる 1.0 のリリースへの協力について発表しました。MXNet の新機能は、ユーザーにとって次のような利点があります。 1) MXNet は使用が簡単: MXNet 向けモデルサーバーは AWS が導入した新機能であり、わずか数行のコードを使用するだけで、ディープラーニングモデルを数秒でパッケージ化、実行、提供します。これにより API エンドポイント経由でインターネットを使用してアクセスすることができるため、アプリケーションに簡単に統合することができます。また、1.0 リリースには、詳細なインデックス作成機能が含まれています。これにより、ユーザーはより直観的な方法でマトリックス操作を実行できます。 Model Serving により予測のための API エンドポイントのセットアップが可能に: わずか数行のコードで予測機能を実行してアプリケーションに統合するための API エンドポイントの設定タスクを要約し、開発者の時間と労力を減らします。Docker コンテナベースのデプロイモデルを通じて、Python ベースのディープラーニングフレームワークと本稼働システム間の壁を克服します。 MXNet 用の配列オペレーションの用の高度なインデックス作成: 開発者が MXNet で強力な配列オペレーションを利用できるよう、より直感的になりました。NumPy/SciPy 配列の既存の知識を利用して、高度なインデックス作成機能を使用できます。たとえば、MXNet NDArray および Numpy ndarray をインデックスとしてサポートします (例: a[mx.nd.array([1,2], dtype = ‘int32’])。 2) MXNet は高速: 1.0 リリースには、トレーニングと推論のパフォーマンスを最適化する、最新鋭の機能が実装されています。グラデーション圧縮により、ユーザーは集束率または正確さを失うことなく、コンピューティングノード間の通信の帯域幅を減らすことで、最大 5 […]

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AWS DeepLens の拡張機能: 独自のプロジェクトの構築

AWS DeepLens では、ディープラーニング、Internet of Things (IoT) などの新しいテクノロジーを知ることができるだけでなく、現実的な問題を解決する革新的なシステムを構築することができます。このデバイスおよびサービスには、定義済みのプロジェクトセットが付属しており、プロジェクトをすばやく実行することができます。また、開発者が初心者か経験豊富かに関係なく、同様にエキサイティングなプロジェクトを新しく構築 (および共有) できるようにするオープンプラットフォームとして設計されています。 このブログ投稿では、独自のプロジェクトを構築するプロセスについて説明します。以下に一部のステップを紹介します。 ディープラーニングモデルのトレーニング (Amazon SageMaker を使用) AWS DeepLens エッジデバイス上で実行できるように、トレーニング済みのモデルを最適化する モデルをロードし、ビデオストリーム上で推論を実行できるように、AWS Lambda 関数を開発する AWS Greengrass を使用して AWS Lambda 関数を AWS DeepLens にデプロイする コマンドを送信し、推論を出力できるように、エッジ AWS Lambda 関数をクラウドに接続する 完成 ディープラーニングモデルのトレーニング (Amazon SageMaker を使用) Amazon SageMaker は、データサイエンスで手間のかかる作業を排除する新しいサービスです。このサービスには、推奨のエンジンから Alexa や Amazon Go、Amazon Robotics などの機械学習に基づくシステムまで、Amazon.com のビジネスのさまざまな側面で、Amazon データサイエンティストの長年の経験が反映されています。 優れた機械学習モデルを設計、構築する全体のプロセスは非常に興味深いですが、今回のブログ投稿では割愛します。実際、DeepLens デバイスにディープラーニングモデルをデプロイして再接続し、その出力を活用するフローで生産性を高めれば、現実の新しい問題を解決するために新たなモデルの構築にますます多くの時間を費やすことになります。 機械学習の初心者が、データサイエンティストのエキスパートと同じ開始ポイントに立つには、Amazon SageMaker でノートブックインスタンスを作成する際に利用できる Jupyter […]

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Whooshkaa と Amazon Polly: 視覚と聴覚を組み合わせてパブリッシングの世界を広げる

これは、Robert Loewenthal 氏 (Whooshkaa 社 CEO 兼創立者) のゲストブログ投稿です。 Whooshkaa は、オーストラリアを本拠地とするクリエイティブなオーディオオンデマンドのポッドキャストプラットフォームであり、パブリッシャーや広告主によるオーディエンス到達範囲の拡大を支援しています。当社は、常に新しい製品と手法を試しており、これらを組み合わせてお客様のための新しいソリューションを生み出しています。 Amazon Polly のテキスト読み上げ (TTS) 機能が好例です。当社のお客様の中には、すでに Amazon Polly を使用して既存の配信方法を拡張している大手のパブリッシャー、スポーツ団体、オーストラリア最大の通信会社があります。 これらの従来の情報プロバイダーは、今日の購読者が目だけでなく、耳を通した情報の取得に関心がある点に注目しています。Whooshkaa では、Amazon Polly TTS を使用することで、情報プロバイダーが 48 種類の音声と 24 言語で購読者に情報を提供できます。 今年初めに、オーストラリアを代表する全国紙 The Australian に Amazon Polly が導入されました。購読者は、運転やエクササイズなどで手や目を放せないときに Amazon Polly が読み上げる新聞の記事、レシピ、スポーツの試合結果などを聴くことができます。 Whooshkaa では、Amazon Polly を使用することで、特定のパートナーは選択した任意の新聞記事を数秒以内にポッドキャストエピソードに変換できます。当社が提供するツールでは、複数の記事をマージし、音声をカスタマイズしてアクセント、ピッチ、速度、音量を変更することもできます Whooshkaa の配信ネットワークは多様であり、ユーザーは様々な手段から選んでコンテンツを再生できます。代表的な手段はお気に入りのポッドキャストアプリを使うことです。Whooshkaa は Facebook と独自の提携をしているため、ポッドキャストエピソードをネイティブのオーディオプレイヤーで再生できます。当社のカスタマイズ可能なウェブプレイヤーは Twitter でもサポートされています。ただし、任意のウェブサイトに埋め込むことができます。 このテクノロジーが充実すれば、世界の地域と言語を問わず、パブリッシャーは新聞記事を自由に提供できるようになります。新聞記事は、読者の設定とニーズに応じてカスタマイズすることもできます。 当社はまた、オーストラリア最大の通信会社 Telstra およびナショナルラグビーリーグと提携し、接続されたスマートスピーカーを通じてユーザーのお気に入りのチームの試合結果をライブ配信しています。ユーザーがデバイスに尋ねるだけで、最新の結果が即座に読み上げられます。 当社の開発者 Christian Carlsson […]

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AWS と Caltech が新しい研究協力パートナーシップを通じて AI および Machine Learning を促進

自律ロボット工学から最先端のコンピュータビジョンに至るまで、カリフォルニア工科大学 (Caltech) と Amazon とには多くの共通点があります。人口知能 (AI) と Machine Learning (ML) を推し進めることは、産業を破壊するだけでなく、科学研究のあり方自体を根底から変えるという認識などもそうです。これらのテクノロジーは、工業オートメーション、ロボット工学、がん研究、神経科学などの分野を変革する可能性があります。別の重力子の発見をもたらす可能性すらあります。 本日、両組織間での研究パートナーシップが発表され、AI、データサイエンス、および Machine Learning の研究が促進されることになりました。 このパートナーシップ (2 年更新契約) の一環として、Amazon は、大学院の研究奨学金という形での財政支援と、AWS クラウドのクレジットという形でのコンピューティングリソースを提供し、これらの分野での Caltech の教授陣と学生の研究を助成します。研究チームは、AWS クラウド (最新鋭の Nvidia GPU インスタンスを含む) を通じ、Apache MXNet などのオープンソースプロジェクト使用してディープニューラルネットワークをトレーニングし、人工知能の基本的限界を押し上げることに協力します。パートナーシップは、Caltech の計算数理科学 (CMS) 学部と電気工学 (EE) 学部の研究者、および Caltech 全体の AI/ML 応用研究に携わっている研究者を対象とします。後者には、新たに発足した Center for Autonomous Systems Technology (CAST)、最近発表された Chen Institute for Neuroscience、世界的に著名な Jet Propulsion Lab (JPL) などとのコラボレーションも含まれます。Caltech […]

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AWS DeepLens プロジェクトの出力をラップトップでカスタマイズして表示する

AWS DeepLens は、ディープラーニング対応の開発者ツールキットを搭載したビデオカメラです。コンピュータビジョンのハンズオンチュートリアル、事前構築されたモデルを使用して Machine Learning スキルを開発し、拡張することができます。事前構築されたモデルの例としては、TV モニター、人物、ボトルなど室内の様々な物体を認識および検出するための物体検出、さらに歯磨きをする、口紅を塗る、ドラムを打つ、バイオリンを弾く、バスケットボールをするなどの様々な動作を認識するための動作認識が挙げられます。 AWS DeepLens では、デバイスのカメラからのストリームと、IoT コンソールおよびローカルデバイスからのモデルの出力を表示できます。各方法の詳細については、関連ドキュメントを参照してください。このブログでは、AWS DeepLens からのプロジェクト出力をカスタマイズして HTML ページに表示する方法について説明します。 以下のサービスを使用します。 Amazon Cognito: IoT WebSockets を介して HTML ページから AWS DeepLens MQTT メッセージにアクセスできるようにします。 AWS IoT: データのサブスクリプションと発行を処理します。 Amazon S3: 出力表示用の HTML ファイルを保存します。 AWS CLI または AWS マネジメントコンソールを使用して AWS DeepLens のプロジェクト出力をカスタマイズできます。CLI およびコンソールの使用手順について以下に詳しく説明します。 前提条件 手順に従って AWS DeepLens をカスタマイズする前に、以下の準備が必要です。 AWS DeepLens デバイスを所有する デバイスを登録する プロジェクトを作成してデバイスにデプロイする 詳細については、関連ドキュメントを参照してください。AWS […]

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AWS DeepLens を拡張し AWS Lambda で SMS 通知を送信

AWS DeepLens は、ディープラーニング対応の開発者ツールキットを搭載したビデオカメラです。コンピュータビジョンのハンズオンチュートリアル、事前構築されたモデルを使用して Machine Learning スキルを開発し、拡張することができます。 このブログでは、AWS IoT ルールエンジンと Lambda 関数を使用し、クラウド機能で DeepLens のローカルな機能を拡張する方法について説明します。このシンプルな機能は、たとえば DeepLens デバイスでホットドッグを見た後に、あなたの電話番号に SMS 通知を送信することができます。Amazon Elasticsearch Service (タイムラインやフレームで検出されたすべてのオブジェクトや顔を対象にするダッシュボードや検索インターフェイスの構築)、Amazon Kinesis Analytics (店の前を通り過ぎる人数の異常検出モデルの構築)、Amazon Rekognition (有名人の認識や顔検出の API を使用して近辺にいる VIP を識別) や、その他の AWS クラウドサービスでこの機能を拡張するために上級ユーザーが今後この機能を利用していくだろうと我々は予測しています。 次の図はカメラの前のオブジェクトからポケットの中にあるモバイルデバイスまでに渡るシステム内のデータフローを示しています。 Lambda 関数の作成 まず、クラウドで実行が可能で DeepLens デバイスからのホットドッグの確率が高い (>0.5) メッセージをフィルターできる AWS Lambda 関数を作成します。このプロセス中に、AWS Greengrass を使用するデバイスでデプロイした Lambda 関数からメッセージを取得できるように、AWS IoT ルールエンジンでルールを作成します。 AWS Lambda コンソールで [Create Function] にアクセスします。 […]

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AWS サーバーレスアプリケーションのリポジトリの準備を整えてください

サーバーレスアプリケーションは、私が想像していたよりも早く主流になりました。毎日毎秒、数えきれないほどの AWS Lambda 関数が必要に応じて誕生し、重要なビジネス機能を処理して完了しています。ユーザーの皆様からは、このモデルの柔軟性、スケーラビリティ、コスト効率に優れた点において良い評価を頂いています。 当社は、AWS のすべてのお客様がサーバーレスな未来に向かって前進していただきたいと考えています。Lambda の発表後、当社はサーバーレスアプリケーションモデル (SAM) に従って、サーバーレスアプリケーションを AWS にデプロイおよび管理するプロセスをさらに簡略化しました。また、ウェブアプリ、モバイルバックエンド、イメージ認識と処理、リアルタイムのファイル処理、IoT、MapReduce、リアルタイムのストリーム処理、およびチャットボットのイメージモデレーション用に、サーバーレスリファレンスアーキテクチャも公開しました。 今日は、次の一歩についてお話したいと思います。当社は、AWS のお客様によるサーバーレスアプリの発見とデプロイを可能な限り簡単にしたいと考えています。また、Lambda、SAM、サーバーレスアプリのオープンソースコミュニティを強化し、誰もが共有、参加して利点を得られる余地を作りたいと考えています。 AWS サーバーレスアプリケーションのレポジトリ 近日中に公開予定である AWS サーバーレスアプリケーションのレポジトリを少しだけご紹介します。サーバーレスアプリのプロデューサーとコンシューマー向けに設計されたこの AWS コンソールコンポーネントは、公開、検出、およびデプロイをサポートします。 プロデューサー (開発者、ISV、SaaS プロバイダ、AWS パートナー) は、レポジトリへの公開を簡単に行うことができます。アプリは SAM 形式である必要があり、SPDX ライセンス ID が付属し、グローバルな共有 (すべての AWS のお客様) またはプライベートな共有 (個人とチーム用のアクセスコントロール) のオプションがあります。ソースコードとその他のアプリケーションコンポーネントは、GitHub またはその他のソースコードレポジトリに保存し、参照により含めることができます。この場合も共有のコントロールが可能です。 お客様からの提出をお待ちしております。これは、他社 (Datadog、Here、Splunk、SignalFx) が作成中のレポジトリに加わります。 発行者向け 既に SAM を使用してサーバーレスアプリを構築している場合、提出の受け付け準備が間もなく整います。簡単に復習すると、SAM では、API アクションによってトリガーされ、S3 にアップロードされる Amazon API Gateway API、Amazon DynamoDB テーブル、および AWS Lambda […]

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