AWS 深層学習 AMIの概要とメリット
AWS 深層学習 AMIの概要
AWS 深層学習 AMIとは、クラウド上にあるあらゆる深層学習を加速させるためのインストラクチャとツールです。
深層学習とはディープラーニングとも呼ばれており、人工知能が自分自身で考え答えを出すものです。深層学習は画像の特定、音声の識別、今後の予測などこれまでのデータを参照に最適解を導き出すものとして、現在注目を集めています。
こうした深層学習をさらに加速させるものが「AWS 深層学習 AMI」です。
AWS 深層学習 AMIでは、深層学習を加速させるためにTensorFlow、PyTorch、Apache MXNet、Chainer、Gluon、Horovod、Kerasなど、さまざまな深層学習フレームワークやインターフェースがあります。これらはAmazon EC2 インスタンスにすべて事前インストールされています。
そのためAWS 深層学習 AMIを利用すれば、深層学習を数分で始めることができ、開発への手間がかかりません。またAmazon EC2 GPU インスタンスが必要であっても、深層学習AMIに関する追加料金は発生しないのもメリットと言えます。
AWS 深層学習 AMIの利点
AWS 深層学習 AMIには以下の利点があげられます。
- Conda AMI
- 基本 AMI
Conda AMI
CondaはWindows、macOS、Linuxで稼働するオープンソースのパッケージ管理システムおよび環境管理システムです。その中のConda AMIはCondaを利用して作成された、Python環境を備えたAMIです。
Conda AMIはディープラーニング用のフレームワークで、ディープラーニング環境を簡単に設定できるのが利点です。またConda AMIを別の環境で利用したい場合は、Ubuntu、Amazon Linux、Windows 2016で利用することもできます。
基本 AMI
基本AMIはディープラーニングの基本的な構成要素が含まれているものです。VIDIA CUDAライブラリ、GPUドライバー、システムライブラリなどが含まれており、深層学習が簡単に使える状態になります。
深層学習フレームワークを最初から設定する場合は、Ubuntu、Amazon Linuxの利用が可能となります。Windows2016においては利用できないのでご注意ください。
AWS 深層学習 AMIのまとめ
AWS 深層学習 AMIは、開始まで面倒な時間がかかるディープラーニングの設定の手間を減らしてくれます。そして深層学習に必要なフレームワークを使うことができます。またTensorFlow、PyTorch、Apache MXNet、Chainer、Microsoft Cognitive Toolkitなどがもともと構築されているため、デプロイが簡単なのも嬉しい点と言えるでしょう。
音声認識や画像認識を業務で利用してみたいと考えているのであれば、検討してみるのもいいでしょう。
参考資料
