Slide 1

Slide 1 text

機械学習エンジニアのための新サービス DeepLens & SageMaker JAWS-UG AI #6 @ Dec 14, 2017 Ryo NAKAMARU, SUPINF Inc. / Rescale, Inc.

Slide 2

Slide 2 text

Amazon SageMaker

Slide 3

Slide 3 text

3

Slide 4

Slide 4 text

SageMaker 4 設計 学習 デプロイ • ワンクリック起動 Jupyter notebook • プリセットされた 機械学習アルゴリ ズム群 ▶ ▶ • ジョブを定義し   学習開始 • 並列分散学習 • ハイパーパラメタ  最適化 • シンプルな API で   モデルをデプロイ • フルマネージドな 推論エンドポイント の提供

Slide 5

Slide 5 text

SageMaker • 一部機能だけの利用も OK ‣ 設計+学習機能だけ使う ‣ 推論エンドポイントだけ使う etc.. • 抽象度の高い SageMaker API • Docker を使えば学習・推論のカスタマイズも 5

Slide 6

Slide 6 text

SageMaker API 6 • 学習 from sagemaker import KMeans kmeans = KMeans(k=10, data_location=s3_data_location, output_path=s3_output_location, train_instance_type='ml.c4.8xlarge', train_instance_count=4, role=execution_iam_role) kmeans.fit(kmeans.record_set(train_set[0]))

Slide 7

Slide 7 text

SageMaker API • デプロイ 7 predictor = kmeans.deploy(instance_type='ml.m4.xlarge', initial_instance_count=1)

Slide 8

Slide 8 text

SageMaker API 8 • 推論 result = predictor.predict(valid_set[0][0:100])

Slide 9

Slide 9 text

SageMaker inference bot 9

Slide 10

Slide 10 text

AWS DeepLens

Slide 11

Slide 11 text

11

Slide 12

Slide 12 text

DeepLens での推論 12 DeepLens raw data Local 動画生データ

Slide 13

Slide 13 text

DeepLens での推論 13 DeepLens raw data Local results Greengrass Inference with 推論

Slide 14

Slide 14 text

DeepLens での推論 14 DeepLens raw data Local results AWS Greengrass IoT Rule Lambda Inference with MQTT 「ホットドック があったよ」

Slide 15

Slide 15 text

DeepLens へのデプロイ 15 DeepLens AWS SageMaker Trained by EC2 Model 学習

Slide 16

Slide 16 text

DeepLens へのデプロイ 16 DeepLens AWS DeepLens SageMaker a project Model Model モデルを   インポート

Slide 17

Slide 17 text

DeepLens へのデプロイ 17 DeepLens AWS DeepLens a project Model 推論 & AWS IoT 連携の実装

Slide 18

Slide 18 text

DeepLens へのデプロイ 18 DeepLens AWS Greengrass Inference with DeepLens a project Model デプローイ

Slide 19

Slide 19 text

DeepLens • 開発者向けデバイス ‣ 動画を使う深層学習をローカルで手軽に回せる ‣ デバイスへのデプロイもとても簡単! • HD ビデオ & 秒間 10 億回の浮動小数点数演算能力 • 249 USD で予約受付中(Amazon.com) 19

Slide 20

Slide 20 text

中丸 良 @pottava • AWS Certified Solutions Architect, DevOps Engineer - Professional • CTO at SUPINF Inc • Solutions Architect at Rescale, Inc. Profile 20

Slide 21

Slide 21 text

Containerize your app! 21 • クラウド / コンテナ を強みにした受託開発運用、コンサルティング • 2015 年から Docker の本番運用を開始・豊富な CI / CD 事例 • スピンフ、と読みます・・

Slide 22

Slide 22 text

Cloud HPC with 22 • クラウド HPC シミュレーションプラットフォームの提供 • 2011 年初頭に設立、Peter Thiel や Microsoft から出資 • スケーラブルなシミュレーションや機械学習を!

Slide 23

Slide 23 text

ご静聴ありがとうございました :) 参考文献: • AWS re:Invent 2017: Introducing Amazon SageMaker (MCL365) https://www.youtube.com/watch?v=4pbXdsjZx_k • Amazon SageMaker – 機械学習を加速する | Amazon Web Services ブログ https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/amazon-sagemaker/ • Extend AWS DeepLens to Send SMS Notifications with AWS Lambda | AWS AI Blog https://aws.amazon.com/jp/blogs/ai/extend- aws-deeplens-to-send-sms-notifications-with-aws-lambda/