SageMakerが対応していないアルゴリズムの学習を ECRで行ってノーコードAIプラットフォームを作った 株式会社TechSword｜CTO 宮本 大輝 

@i7i5 もくじ 1. はじめに 2. 会社・サービス紹介 3. 利用サービス（コンテナ含む） 4. ハマったポイント 5. おわりに 

Introduction はじめに 

@i7i5 はじめに ▪SageMakerとECRを使って独自アルゴリズムを学習 ▪Greengrassを使ってエッジデバイスにデプロイ 

Our Company ＆ Service 会社・サービス紹介 

@i7i5 自己紹介 宮本 大輝 みやもと たいき ▪ 株式会社TechSword 取締役CTO ▪ 岡山大学大学院自然科学研究科M1 休学中 ▪ 楕円曲線暗号に関する研究 ▪ ssh-keygen –t ed25519のやつ ▪ 好きなAWSサービス ▪ Amplify ▪ IoT Greengrass ▪ SageMaker 

名称 株式会社TechSword 住所 〒700-8530 岡山県岡山市北区 津島中3丁目1番1号 会社概要 事業内容 ▪ ノーコードエッジAIプラットフォームの開発・運営・提供 ▪ AIの開発・導入・運用支援 設立 2021年5月19日 代表者 長島慶樹 @i7i5 

VISION すべての人に、AIを。 

MISSION AI技術を民主化し 最適化された未来社会を実現する 

@i7i5 解決する課題 AI人材の供給不足 出典: 経済産業省『ＩＴ人材需給に関する調査』 AI人材需給ギャップの見通し 101.8 105.9 111.0 113.3 +3.4万人 +4.4万人 +8.8万人 +12.4万人 95.0 100.0 105.0 110.0 115.0 120.0 125.0 130.0 2018年 2020年 2025年 2030年 人数 [万人] 供給 需要 0 AI外注コストの相場 AI開発のコストの高さ 内容 費用相場 コンサルティング 40-200 万円 AI化可能性チェック 40-100 万円 プロトタイプ作成 100-数百 万円 AIモデル開発 月額 80-250 万円×人月 システム開発 月額 60-200 万円×人月 

@i7i5 ノーコードエッジAIプラットフォーム TechSword Platform ▪ 知識0・スキル0でもAIの開発が可能 ▪ 容易にビジネス実装が可能 ▪ 安価な導入コスト 

No content

競合優位性 AI エッジデバイスへの AI実装技術 ワンクリックでのインストールを実現！ （特許申請中） 

AWS Services 利用サービス（コンテナ含む） 

@i7i5 アーキテクチャ 

@i7i5 SageMaker 

@i7i5 SageMaker ▪組み込みアルゴリズム ▪ ResNet-50 ▪ VGG-16 ▪問題点 ▪ モデルの形式がMXNet（使い慣れない） ▪ もっと層を深くして精度を上げたい（深くすればするほど良いわけではないが） 

@i7i5 ほかにも… ▪要件 ▪ 事前にクラウド側でONNX変換しておきたい ▪ エッジデプロイ後にTensorRT変換するため ▪ Notebookではなく、APIベースで実行したい ▪ ユーザーが少ない間は利用料に応じた従量課金がよい ▪ インスタンスをずっと保持しておくのはコストに API 

@i7i5 そこで Elastic Container Registry (ECR) SageMaker Training Job 

@i7i5 サービス Elastic Container Registry (ECR) SageMaker Training Job フルマネージド Docker コンテナレジストリ 独自のカスタムアルゴリズムやAWS Marketplaceの アルゴリズムを使ったトレーニング 

@i7i5 全体像 https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/latest/dg/how-it-works-training.html より（一部切り取り） 

@i7i5 コンテナの作成 ▪Dockerfile ▪ ENTRYPOINTに 学習開始コマンドを記述 FROM nvidia/cuda:11.3.1-cudnn8-devel RUN apt update && apt install -y … COPY darknet/ /opt/darknet/ WORKDIR /opt/darknet RUN sed -i ¥ -e 's/GPU=./GPU=1/'¥ -e 's/CUDNN=./CUDNN=1/' ¥ -e 's/CUDNN_HALF=./CUDNN_HAL=1/' ¥ -e 's/OPENCV=./OPENCV=1/'¥ Makefile ¥ && make -j$(nproc) RUN mkdir -p /opt/darknet/weights ¥ WORKDIR /opt/darknet/weights ¥ RUN wget https://github.com/AlexeyAB/darknet/releases/download/darknet _yolo_v3_optimal/yolov4.conv.137 COPY main.py /opt/darknet/ COPY yolo_to_onnx.py /opt/darknet/ WORKDIR /opt/darknet ENTRYPOINT ["python3.6", "main.py"] 

@i7i5 コンテナをECRにプッシュ $ aws ecr get-login-password --region ap-northeast-1 | docker login --username AWS --password-stdin 550000000000.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com $ docker build -t yolov4 . $ docker tag yolov4 550000000000.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/yolov4:latest $ docker push 550000000000.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/yolov4:latest 

@i7i5 実行 ▪boto3 sm = boto3.client("sagemaker") sm.create_training_job( TrainingJobName=job_name, HyperParameters={"data_file": data_file, "cfg_file": cfg_file}, AlgorithmSpecification={"TrainingImage": repository_uri, "TrainingInputMode": "File"}, RoleArn=role, InputDataConfig=[ { "ChannelName": "train", "DataSource": { "S3DataSource": { "S3DataType": "S3Prefix", "S3Uri": input_data, "S3DataDistributionType": "FullyReplicated", }, }, "InputMode": "File", } ], OutputDataConfig={"S3OutputPath": output_path}, ResourceConfig={ "InstanceType": "ml.g4dn.8xlarge", "InstanceCount": 1, "VolumeSizeInGB": 10, }, StoppingCondition={ "MaxRuntimeInSeconds": 60 * 60 * 120, }, ) 

@i7i5 アーキテクチャ 

@i7i5 ちなみに エッジデバイスへのデプロイは SageMaker Edge Managerを使わないのか？ ▪コンパイルジョブ（SageMaker Neo）が上手くいかない… ▪TensorRTの方がエッジでの推論が早い ▪ コンパイルジョブなしにEdge Managerを使えるようになってほしい 

Stucked Point ハマったポイント 

@i7i5 ディレクトリ構成が特殊 ▪ /opt/mlで始まるディレクトリに データやconfigファイルを適切に配置 ▪わかりやすい記事👀 ▪ https://zenn.dev/kazuhito/books/4bfc 0e4e39752c/viewer/56709b opt └── ml ├── input │ ├── config │ │ ├── hyperparameters.json │ │ ├── inputdataconfig.json │ │ └── resourceconfig.json │ └── data │ └── train │ └── ├── model └── output 

Conclusion おわりに 

@i7i5 まとめ ▪SageMaker＋ECRで独自アルゴリズムの学習 ▪ 使った分だけ課金 ▪ API実行 ▪ディレクトリ構成には注意 

@i7i5 今後の展開 ▪エッジデバイス周りのコンテナ化 ▪ GreengrassとECRの組み合わせによる メンテナンス性向上 ▪SageMaker Distributed Training ▪ モデルのトレーニング時間の短縮 

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