【AWS パートナーミートアップ in 大阪】｢SageMaker Canvas｣で｢Bedrock｣の基盤モデルをファインチューニングして俳句のウマさを競わせてみた_DENET寺井_20231219
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~生成系AI の流行りに乗って~
2023-12-19
AWS パートナーミートアップ in 大 阪
株式会社ディーネット 寺井 俊喜(テライ トシキ)
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｢SageMaker Canvas｣で｢Bedrock｣の基盤モデルを
ファインチューニングして俳句のウマさを競わせてみた
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自己紹介
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• 名前
- 寺井 俊喜（テライ トシキ）
• 所属
- 株式会社ディーネット（2022/12~）
- クラウドビジネス部 アーキテクト課
• 好きなこと
- 音楽、猫、お酒、ゲーム、効率化
• 好きなAWSサービス
- Amazon EventBridge
• SNS/ブログ
- Twitter（@TeraiToshiki）
- DENET技術ブログ（t.terai） follow me !!
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目次
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目次
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1.｢SageMaker Canvas｣について
2.実際に使ってみた
3.ファインチューニングする
4.結果
5.まとめ
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そもそも
｢Amazon SageMaker｣とは？
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Amazon SageMaker について
参考： https://aws.amazon.com/jp/sagemaker/ 6
• フルマネージドな機械学習サービス
• 機械学習モデルを簡単に構築、トレーニング、デプロイ
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Amazon SageMaker について
参考： https://aws.amazon.com/jp/sagemaker/ 7
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Amazon SageMaker について
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｢Amazon SageMaker Canvas｣とは
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Amazon SageMaker Canvas について
参考： https://aws.amazon.com/jp/sagemaker/canvas/ 10
• ノーコードで機械学習モデルが作れるサービス
• 直感的操作で機械学習モデルの
作成や予測を実現するノーコードツール
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｢Amazon SageMaker Canvas｣
実際に使ってみた（サクサクいきます。）
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SageMaker Canvas やってみた – クイックセットアップ
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SageMaker Canvas やってみた – クイックセットアップ
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SageMaker Canvas やってみた – Canvas起動
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SageMaker Canvas やってみた – Canvas起動
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SageMaker Canvas やってみた – Bedrockモデル有効化
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SageMaker Canvas やってみた – モデルの使用
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SageMaker Canvas やってみた – モデルの使用
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SageMaker Canvas やってみた – モデルを複数比較
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SageMaker Canvas やってみた – 俳句作ってもらう
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SageMaker Canvas やってみた – 俳句作ってもらう
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SageMaker Canvas やってみた – 俳句作ってもらう
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SageMaker Canvas やってみた – 俳句作ってもらう
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SageMaker Canvas やってみた – Jurassic-2 Ultraについて
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SageMaker Canvas やってみた – 俳句作ってもらう
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｢Amazon SageMaker Canvas｣基盤モデルの
ファインチューニングやってみた
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ファインチューニング（Fine-tuning）について
引用： https://enterprisezine.jp/article/detail/18011 27
• 「Fine-tuning」 を直訳 → 「微調整」
• 基盤となるモデルを特定のタスクやデータに合わせて
性能を 「微調整」して最適化 するプロセス
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SageMaker Canvas で Fine-tuning やってみた – Fine-tune model 作成
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SageMaker Canvas で Fine-tuning やってみた – データセットの作成
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SageMaker Canvas で Fine-tuning やってみた – データセットの作成
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SageMaker Canvas で Fine-tuning やってみた – データセットの作成
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SageMaker Canvas で Fine-tuning やってみた – Fine-tune 設定
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SageMaker Canvas で Fine-tuning やってみた – Fine-tune の実行権限
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SageMaker Canvas で Fine-tuning やってみた – Fine-tune の実行権限
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SageMaker Canvas で Fine-tuning やってみた – カスタムモデルの起動
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SageMaker Canvas で Fine-tuning やってみた – カスタムモデルの起動
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SageMaker Canvas で Fine-tuning やってみた – Provisioned Throughput 料金
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SageMaker Canvas で Fine-tuning やってみた – ファインチューニング後のモデル使用
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SageMaker Canvas で Fine-tuning やってみた – 俳句作ってもらう
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まとめ
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まとめ
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➢ 直感的に操作できて簡単
• GUIの扱いやすさ
• インフラを意識しなくていい
• MLの知識がなくてもできた
（とはいえもう少し知ってた方がイイ…）
➢ 料金には注意
• SageMaker Canvas：
• ワークスペースインスタンス (セッション-時間) の料金：1.9 USD/時間
• Bedrock：
• 1 時間あたり 1 モデルユニットの推定価格：20.50USD/時間
※分単位ではなく時間単位
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株式会社ディーネット 寺井 俊喜(テライ トシキ)
AWSアドバンスト
コンサルティングパートナー
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ご清聴ありがとうございました。