【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

~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) 1 ｢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

自己紹介 2 • 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 !!

目次 3

目次 4 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

そもそも｢Amazon SageMaker｣とは？ 5

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

Amazon SageMaker について参考： https://aws.amazon.com/jp/sagemaker/ 7 ① ② ③ ✕
④ ⑤ ⑥ ⑦ ⑧ ⑨ ⑩ ⑪ ⑫ ⑬ ⑭ ⑮ ⑯ ✕

Amazon SageMaker について 8

｢Amazon SageMaker Canvas｣とは 9

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

｢Amazon SageMaker Canvas｣実際に使ってみた（サクサクいきます。） 11

SageMaker Canvas やってみた – クイックセットアップ 12

SageMaker Canvas やってみた – クイックセットアップ 13

SageMaker Canvas やってみた – Canvas起動 14

SageMaker Canvas やってみた – Canvas起動 15

SageMaker Canvas やってみた – Bedrockモデル有効化 16

SageMaker Canvas やってみた – モデルの使用 17

SageMaker Canvas やってみた – モデルの使用 18

SageMaker Canvas やってみた – モデルを複数比較 19

SageMaker Canvas やってみた – 俳句作ってもらう 20

SageMaker Canvas やってみた – Jurassic-2 Ultraについて 24

｢Amazon SageMaker Canvas｣基盤モデルのファインチューニングやってみた 26

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

SageMaker Canvas で Fine-tuning やってみた – Fine-tune model 作成 28

SageMaker Canvas で Fine-tuning やってみた – データセットの作成 29

SageMaker Canvas で Fine-tuning やってみた – Fine-tune 設定 32

SageMaker Canvas で Fine-tuning やってみた – Fine-tune の実行権限 33

SageMaker Canvas で Fine-tuning やってみた – Fine-tune の実行権限 34

SageMaker Canvas で Fine-tuning やってみた – カスタムモデルの起動 35

SageMaker Canvas で Fine-tuning やってみた – カスタムモデルの起動 36

SageMaker Canvas で Fine-tuning やってみた – Provisioned Throughput 料金 37

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 38

SageMaker Canvas で Fine-tuning やってみた – 俳句作ってもらう 39

まとめ 40

まとめ 41 ➢ 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

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 42 ご清聴ありがとうございました。

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【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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