今日の積み上げ
機械学習に関して、あのクラメソさんがウェビナーを開催されると知り、どんな話をされるのか興味があったので、参加してみました。
前半はAWS、後半はGoogle Cloudを利用した事例について紹介がありました。
AWSについては、以下の３つのユースケースのアーキテクチャ構成図を示しながらの説明がとても興味深かったです。
- レコメンデーション
- 画像処理
- 機械学習基盤（MLOps）
また、Google Cloudについては、話題のChatGPTにも触れつつ、自然言語処理がどういったものか紹介がありました。
Google Cloudで自然言語処理を利用するためのサービスとして、
- Cloud Natural Language
- AutoML
- 独自に開発したものを利用する
上記に関するサービスがあればやれるようです。
AWSと比べると、意外とシンプルに構築できるんだな、という印象を持ちました。
ただ、敢えて残念なことを言うと、Google Cloudの資料にAWSほどしっかりしたアーキテクチャ構成図は出て来なかったことかな。
アーキテクチャ構成図は全体を俯瞰することができるのが良いところ。
Google Cloudについては、まだ右も左もわからない状態なので、これから少しずつ関心を持って視野を広げていきたいと思っています。
こちらのハンズオン、実は先週からちょこちょこと取り組んでいました。
所要時間が１時間となっていますが、実際にやってみると、AWSアカウントのデフォルト状態では起動できず、AWS Service Quotasで上限緩和申請を出す必要があります。
（ちゃんと書いておいてほしい。。）
私が申請したものは下記の４つです。
- ml.c4.xlarge for processing job usage
- ml.m4.xlarge for endpoint usage
- ml.m5.xlarge for endpoint usage
- ml.m5.xlarge for transform job usage
そして、ようやく最後のステップの処理まで辿り着いたんですが、「ステップ 9: SageMaker Model Monitor のパフォーマンスをテストする」で詰まってしまいました。。（原因が分からず、悶々としてます）
一旦、今日は諦めて、クラスターを全てShutdown。
明日、リトライしてみます！
その他
はじめて「しまぶーのIT大学」の動画を見ましたが、しまぶーってこんな若い人だったんですね。（勝手におじさんのイメージを持ってました）
そして、解説もすごくわかりやすい！
このNotion使い方講座、有効に活用させていただこう。
それでは、また。
