AWS + MLflow + SageMakerの環境を動かしてみたお話
- 2. 自己紹介 ○ 伊藤 弘毅 (いとう ひろき) @highitoh ○ ソフトウェアエンジニア (データサイエンティストではない) ○ MLOpsを始めたきっかけ データサイエンティストじゃないけど、 システム開発の立場でAI技術に関わってみたい！ (いまは個人的にいろいろ試している) 2
- 4. MLflowとは ○ オープンソースの実験管理ツール ○ MLOps勉強会でも何度か紹介されている ○ MLflow Tracking □ 学習時のパラメータ、メトリクス、モデルを保存できる □ 表やグラフで実験結果を比較できる 4
- 7. Advent Calendar 2021 @ Qiita 7 https://qiita.com/highitoh/items/c063a11981d23978f820
- 9. システム構成 ○ 信号機の色を認識してロボッ トカーの動きを変える ○ 手元のPCで学習、結果を AWS上のMLflowに登録 ○ PiCar-X □ カメラや各種センサのついたロ ボットカー □ ラズパイで動作する https://www.sunfounder.com/products /picar-x 9
- 11. AWS+MLflowを使ってみた感想 ○ スクリプトにメソッドを埋め込む必要がある、がそこまで手間ではない ○ AWSのエンドポイントへの接続もわりと簡単(今回はset_tracking_uriの設定のみ) ○ いつでもメトリクスを確認できてモデルを復元できる安心感 ○ 固定費として1日$2～$3の課金(RDSなどで掛かっている。工夫すれば減らせるかも) 11
- 12. まとめ ○ MLflowをAWS上で動かす環境を作ってみました ○ 詳しくはこちら(https://qiita.com/highitoh/items/c063a11981d23978f820) ○ 個人であっても試せる！ ○ 今後試してみたいこと ○ IoT Greengrassを使ったモデルのデプロイ ○ パイプライン(ex. AWS Step Functions)をつくる ○ ↑でわかったことを記事にする 12
- 13. THANKS!