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Tag: Amazon SageMaker

【開催報告】第2回 Amazon SageMaker 事例祭り

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 (AWS) ソリューションアーキテクトの針原佳貴です。 AWS では、Amazon SageMaker のハンズオンとお客様の登壇による事例紹介を合わせたイベント「Amazon SageMaker 事例祭り」を毎月開催しています。2018年2月12日に目黒オフィスで第2回 Amzon SageMaker 事例祭りが開催され150名ほどの方にご参加頂いたので、以下でその概要についてお伝えします。今回の Amazon SageMaker 事例祭りは Chainer x AWS というテーマで、セミナーと事例発表の二部構成で開催されました。

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Amazon SageMaker で簡単に Keras を使う方法

Amazon SageMaker は、すべての開発者とデータサイエンティストに機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイの手段を提供する AWS のマネージドサービスです。SageMaker は深層学習の主要なフレームワークをサポートしており、TensorFlow、Apache MXNet、PyTorch、Chainer などを用いてモデルを記述することができます。また、TensorFlow や MXNet をバックエンドとした Keras の高レベルな API を用いることで、モデルを簡単にすばやく作成することもできます。 これまで、Keras で書いたコードを SageMaker 上で動かす方法について、多くのお客様からご質問を頂いておりました。2018年12月に、SageMaker の TensorFlow ならびに MXNet のコンテナに、それぞれのフレームワークをバックエンドとする Keras がデフォルトでインストールされました。また両コンテナでは Script Mode をサポートしているため、SageMaker 外で開発した Keras のコードに、わずかな修正を加えるだけで動かすことができるようになりました。ここでは Keras 公式サンプルコードの mnist_cnn.py をなるべくそのまま利用して、SageMakerのTensorFlowとMXNetコンテナで実行する方法をご説明します。   TensorFlow Backend での Keras の使い方 トレーニングスクリプトの修正 AWS のマネージドコンソールから SageMaker ノートブックインスタンス (Jupyter/JupyterLab) を開き、Keras のリポジトリをクローンします (このブログのようにノートブックインスタンスの作成時に関連付けることも可能です)。keras/examples/mnist_cnn.py の中で以下の3点を修正します: 学習からモデルの保存までを train(args) 関数として定義します。ここでは次の手順で読み込む args […]

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