AWSでのTensorFlowの概要とメリット
AWSでのTensorFlowの概要
TensorFlowとはオープンソースの深層学習フレームワークである TensorFlow™ を深層学習AMI、SageMakerなどのサービスを通じて利用できます。そのため開発者はクラウド内で深層学習の使用を簡単にすることができます。
このフレームワークは、コンピュータービジョンや音声翻訳、また自然言語理解などさまざまな分野において使われています。
TensorFlowは完全なマネージド型となっており、機械学習モデルの構築や、トレーニング、デプロイなどが簡単にできます。またTensorFlow と、Apache MXNet、PyTorch、Caffe、Caffe2、Chainer、Gluon、Keras、Microsoft Cognitive Toolkit などのフレームワークをAWS Deep Learning AMIを使うことにより、ワークフローの構築が可能です。
TensorFlowはクラウドにおいてさまざまな場所で利用されているのですが、85％がAWSで実行されています。これは以下のようなメリットがあるためです。
AWSでのTensorFlowの利点
AWSでのTensorFlowのメリットには以下の点があげられます。
- 可視化
- モバイル開発
- ドキュメント
可視化
アプリケーションの理解や最適化、またデバックなどの状況を可視化することができます。音声や画像など、複数のスタイルをサポートしているため可視化しやすくなるのです。
モバイル開発
コードフットプリントと数字ツールをつっていないことから、小さなコードサイズを利用することができます。ネットワークが断続的であっても対応できます。
ドキュメント
AI開発の高速化につなげることができるドキュメントへのアクセスを容易にできます。また定期的にコードを提出していることから、ユーザーが参加しているコミュニティへの参加も可能です。
AWSでのTensorFlowのまとめ
深層学習サービスであるTensorFlowをAmazonのサービスによって利用することができます。Amazonがサポートしているため、容易に構築することができるのです。
参考資料
