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AWS Lambda上で実装
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• TensorFlow, PyTorch, scikit-learnを使用
– Lambdaのdockerイメージを利用
• dockerイメージは小さいほうが更新が早い
– 学習済みモデルはdockerイメージに含めずにファイルシステム(EFS)経由で読み込む
– 通常のLambdaの更新よりは時間がかかる > ローカルでしっかりテスト
• Lambdaのメモリは一番大きいものを利用
– 今回利用している機械学習モデルは大きい
– メモリは最大の10GBを利用
– ランダムフォレストのサイズが大きくなりがち