AWS 深層学習 AMI を起動する

Amazon EC2 を使用します

この段階別チュートリアルでお客様は、AWS 深層学習 AMIを立ち上げる方法を学習することになります。AMI は深層学習フレームワークを搭載したマシンイメージで、深層学習を簡単に数分で開始できます。

AMIを使用することにより、カスタム モデルを訓練したり、新しいアルゴリズムを試したり、新しい深層学習のスキルやテクニックを学ぶことができます。AMI には、TensorFlow および Apache MXNet、PyTorch、Chainer、Microsoft Cognitive Toolkit、Caffe、Caffe2、Theano、Keras 等、プレインストールのオープンソース深層学習フレームワークが付属しており、Amazon EC2 instances の高性能に合わせて最適化されています。AMIは、pre-configured drivers を通して GPU および CPU-acceleration も提供し、人気のPython packages が付属しています。

今から数分でお客様は、Deep Learning AMI を使用して EC2 instance を開始し、SSH 経由で instance に接続し、ご自身のワークステーションから Jupyter Notebook にアクセスすることになります。

本チュートリアルの実施する費用は、基本的な EC2 instance に対する課金になります。私たちは、 お客様が解約されるまで 1 時間あたり$ 0.13 より低額な課金となる EC2 C5.large instance の使用を推奨します。本チュートリアルでは、不要な課金を避けるために、お客様にインスタンスの解約の方法を指示します。



このチュートリアルには AWS アカウントが必要です


ステップ 1: EC2 コンソールを開く

開始するには、お客様のユーザー名およびパスワードを用いて AWS マネジメントコンソールにサインインします。次に、検索バーにおいて EC2 とタイプ入力し、EC2 service console を開きます。

amiTutorial-step1
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ステップ 2: インスタンスを設定する

本ステップでは、深層学習のためのマシンイメージを使用してサーバーインスタンスを設定することになります。


ステップ 2a: Launch Instance ボタンを選択します

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ステップ 2b: AWS 深層学習 AMI を選択します

左側の AWS Marketplace タブを選択し、次に deep learning ubuntu を探します。Deep Learning AMI (Ubuntu) を選択してください。深層学習フレームワークのカスタム構築を設定するため、お客様は Base AMI を選択することも可能です。いずれの AMI も Ubuntu または Amazon Linux で利用可能になっています。

amiTutorial-step2b
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ステップ 2c: 詳細ページで Continue を選択します。

amiTutorial-step2c
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ステップ 2d: インスタンスのタイプを選択します。

深層学習トレーニングおよび展開のニーズに合わせてインスタンスタイプを選択し、次に Review and Launch をクリックします。ここで私たちは c5.large instance を使用しましたが、お客様は、GPU-based P3 instances を含めた追加の iインスタンスタイプから選択することができます。

c5_instance
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ステップ 2e: インスタンスを作成します。

Review ページで Launchを選択します。

amiTutorial-step2e
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ステップ 2f: Create a new key pairを選択してプライベートキーファイルを作成し、安全な場所にダウンロードします。そして、インスタンスを作成します。

amiTutorial-step2f
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ステップ 2g: インスタンスのステータスを見るには View Instance をクリックします。

amiTutorial-step2g
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ステップ 2h: インスタンスのパブリック DNS を見つけてそれをコピーします。

amiTutorial-step2h
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ステップ 3: インスタンスに接続する

ここで、AWS のインスタンスと通信するためにコマンドラインターミナルを使用します。Windows をご使用の場合は、コマンドプロンプトの使用または Git for Windows のダウンロードが可能です。


ステップ 3a: コマンドラインターミナルを開きます。

ターミナルでは、セキュリティキーが存在するディレクトリへ変更するため下記のコマンドを使用し、次に SSH を使用してインスタンスへ接続します。(注: 下記テキストを bold に置き換えます)

cd /Users/your_username/Downloads/

chmod 0400 <your.pem filename>

ssh -L localhost:8888:localhost:8888 -i <your.pem filename> ubuntu@<your instance DNS>

amiTutorial-step3a
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ステップ 3b: ターミナルで、コマンド: jupyter notebook を使用します。 次に示された URL をコピーします。

amiTutorial-step3c
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ステップ 4: Jupyter Notebook にアクセスする

本ステップでは、深層学習フレームワークの利用を開始するため、ご自身の Jupyter Notebook にアクセスすることになります。お客様がもし、Windows のクライアントから Jupyter Notebook へと接続をしているのであれば、ここにリスト化された手順に従うことができます。.


ブラウザ・ウィンドウを開き、直近のステップで提示された URL へと 移動します。New を選択し、TensorFlow および Apache MXNet、Gluon、Torch、PyTorch、Caffe、Caffe2、Keras、Theano、Microsoft Cognitive Toolkit、Chainer等を含めた、あらゆる人気の深層学習フレームワークを使用した新たな notebook を立ち上げます。

amiTutorial-step4a
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ステップ 5: インスタンスを終了する

完了しましたら、EC2 コンソールからインスタンスを簡単に終了することができます。ここでは、課金され続けることがないように、使用しないインスタンスを終了することをお勧めします。


ステップ 5a: EC2 コンソールへ戻り、作成したインスタンスの横にあるボックスをオンにします。Actions ボタンをクリックして Instance State にナビゲートし、Terminate をクリックします。

ami-5a
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ステップ 5b: 終了を確認する画面が表示されるので、Yes, Terminate を選択します。

注意: このプロセスが完了するまでに数秒かかることがあります。インスタンスが終了すると、EC2 コンソールのインスタンスの状態は、Terminated に変更されます。

dl-ami-5b
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おめでとうございます。

AWS 深層学習 AMI の立ち上げが完了しましたので、コンピュータビジョン、自然言語処理、推奨システムなどのチュートリアルを、選択した深層学習フレームワークを使用して簡単に実施できます。モデリングをお楽しみください。

 

AWS のディープラーニングに関してさらに学ぶ

私たちのGetting Started guideにおいて、 フレームワークおよびその他の 深層学習リソース に関して学習します。

TensorFlow をより詳しく学ぶ

AMI における TensorFlow framework を作動させるために、こちらのstep-by-step tutorialを使用します。

Apache MXNet をより詳しく学ぶ

AMIにおけるApache MXNet framework作動させるためにこちらのstep-by-step tutorialを使用します。