Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
機械学習エンジニアのための新サービス/DeepLens & SageMaker
Search
ryo nakamaru
December 14, 2017
Technology
0
960
機械学習エンジニアのための新サービス/DeepLens & SageMaker
re:Invent2017 で発表された新サービスについて JAWS-UG AI 支部で LT しました
ryo nakamaru
December 14, 2017
Tweet
Share
More Decks by ryo nakamaru
See All by ryo nakamaru
AWSで楽をするサービスメッシュ入門/appmesh-trial
pottava
1
1.3k
reinforce-2019-recap-lt
pottava
2
4k
ScaleShift-jp-2019-summer
pottava
1
190
Firecracker とは何か/what is Firecracker
pottava
13
5.2k
ハイブリッド並列 on Kubernetes/hybrid-parallel-program-on-kubernetes
pottava
1
400
AWS Fargate + Code 兄弟で始める継続的デリバリー / Continuous Delivery with AWS Fargate and Code brothers
pottava
12
3k
Singularity と NVIDIA GPU Cloud で作る ハイブリッド機械学習環境の構築 / Building a hybrid environment for Machine Learning with Singularity and NGC
pottava
3
1.2k
明日から始めるちょい足し λ / get-started-with-aws-lambda
pottava
4
2.4k
NGC と Singularity によるハイブリッド機械学習環境 / A hybrid environment for Machine Learning with NGC and Singularity
pottava
0
450
Other Decks in Technology
See All in Technology
AWSを始めた頃に陥りがちなポイントをまとめてみた
oshanqq
1
2.3k
実践的なバグバウンティ入門
scgajge12
4
2.2k
MySQLのあらたしいリリースモデル LTSとIR
sakaik
1
110
LLMに日本語テキストを学習させる意義
ksaito
13
3.5k
[RSJ24] Object Segmentation from Open-Vocabulary Manipulation Instructions Based on Optimal Transport Polygon Matching with Foundation Models
keio_smilab
PRO
0
120
ビジネスとエンジニアリングを繋ぐプロダクトを中心とした組織づくりの実践
sansantech
PRO
1
100
開発者体験を意識した開発チームの生産性向上の取り組み
ham0215
3
670
Datadog を使ったプロダクトとクラウドの セキュリティモニタリング
mrtc0
0
510
PlaywrightによるE2Eテスト入門 / Introduction to E2E Testing with Playwright
rhumie
3
960
分野に潜むツールの紹介
pojiro
1
330
ことばをそろえる / Bridging the Terminology Gap
amaotone
5
1k
標準ライブラリの奥深アップデートを掘り下げよう!
logica0419
2
420
Featured
See All Featured
The MySQL Ecosystem @ GitHub 2015
samlambert
250
12k
Keith and Marios Guide to Fast Websites
keithpitt
408
22k
Designing Experiences People Love
moore
138
23k
Git: the NoSQL Database
bkeepers
PRO
425
64k
The Brand Is Dead. Long Live the Brand.
mthomps
53
37k
Build The Right Thing And Hit Your Dates
maggiecrowley
29
2.2k
Code Review Best Practice
trishagee
62
16k
個人開発の失敗を避けるイケてる考え方 / tips for indie hackers
panda_program
88
15k
Infographics Made Easy
chrislema
239
18k
Creatively Recalculating Your Daily Design Routine
revolveconf
215
12k
Sharpening the Axe: The Primacy of Toolmaking
bcantrill
33
1.7k
Building an army of robots
kneath
302
42k
Transcript
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.
Amazon SageMaker
3
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
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
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]))
SageMaker API • デプロイ 7 predictor = kmeans.deploy(instance_type='ml.m4.xlarge', initial_instance_count=1)
SageMaker API 8 • 推論 result = predictor.predict(valid_set[0][0:100])
SageMaker inference bot 9
AWS DeepLens
11
DeepLens での推論 12 DeepLens raw data Local 動画生データ
DeepLens での推論 13 DeepLens raw data Local results Greengrass Inference
with 推論
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」
DeepLens へのデプロイ 15 DeepLens AWS SageMaker Trained by EC2 Model
学習
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
DeepLens へのデプロイ 17 DeepLens AWS DeepLens a project Model 推論
& AWS IoT 連携の実装
DeepLens へのデプロイ 18 DeepLens AWS Greengrass Inference with DeepLens a
project Model デプローイ
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
中丸 良 @pottava • AWS Certified Solutions Architect, DevOps Engineer
- Professional • CTO at SUPINF Inc • Solutions Architect at Rescale, Inc. Profile 20
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・・
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!
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/