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Tag: AutoGluon

AutoGluonのコンテナをSageMaker上で動かして高度なAutoMLを実現

機械学習を自動化するための OSS である AutoGluon のコンテナイメージが公開されました。 このブログでは、Amazon SageMaker の pre-built deep learning containers を適用して AutoGluon-Tabular を使用する方法について解説します。 AutoGluon は OSS であり、様々な環境で利用することができます。しかし、プロダクションでの利用や柔軟なクラウドリソースを活用することで学習時間を削減したい場合、開発環境をコンテナ化したいという要望がでてくるかと思います。従来、こういったシーンではAWS上でAutoGluonを動かすためにコンテナイメージを自作いただく必要がありました。しかし、今回ご紹介する pre-built deep learning containers が登場したことでその必要は無くなりました。 pre-built deep learning containers では予め AutoGluon-Tabular が実行できる環境が整えられており、 例えばSageMaker上でAutoGluon-Tabular を使った学習や推論を行なうことが格段に容易となりました。 本記事ではSageMaker 上で pre-built deep learning containers を用いてAutoGluon-Tabular を実行するサンプルノートブックをJupyter Notebookで実行しながら解説を行っていきます。そして、環境設定からモデルの学習、推論エンドポイントのデプロイやバッチ推論を行なう一連の流れをご説明します。 ※ 2021年12月22日現在でのサンプルノートブックの内容を解説しています。

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【開催報告 & 資料公開】 AI/ML@Tokyo #6 AutoGluon 開催報告

アマゾン ウェブ サービス ジャパン株式会社 機械学習ソリューションアーキテクトの宇都宮 (Twitter: @shokout) です。AWS Japan では、AI/ML 関連情報を発信するイベント「AWS AI/ML@Tokyo」を定期的に開催しています。2020年9月3日にオンラインで開催された AWS AI/ML@Tokyo #6 では、AWS ソリューションアーキテクトより、AutoGluon という AutoML を実現する OSS の概要と、AutoGluon を Amazon SageMaker 上で活用するための手法に関して解説いたしました。

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