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AWSが機械学習をより簡単に拡張できるSageMakerの新機能をリリース

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米国時間12月1日、AWSは毎年恒例のre:Inventカンファレンスで、機械学習(ML)モデルを構築、トレーニング、デプロイするマネージドサービスSageMakerに対する多数の新機能を発表した。Amazon(アマゾン)の機械学習担当副社長であるSwami Sivasubramanian(スワミ・シバスブラマニアン)氏は、今回の新機能は、ユーザーが組織内で機械学習を簡単に拡張できるようにすることを目的としていると述べている。

まず第一にAWSは、専門家を使って高品質のトレーニングデータセットをより迅速に提供する新しいSageMaker Ground TruthPlus(セージメイカー・グラウンド・トゥルースプラス)サービスを開始した。SageMaker Ground Truth Plusは、アクティブラーニング、事前ラベリング、機械検証のための機械学習技術などのラベリングワークフローを使用する。同社によれば、この新しいサービスはコストを最大40%削減し、ユーザーが機械学習に関する深い専門知識を持っている必要はないという。このサービスにより、ユーザーはラベリングアプリケーションを構築しなくてもトレーニングデータセットを作成できるようになる。SageMaker Ground Truth Plusは現在、Northern Virginia(バージニア北部)リージョンで利用できる。

同社はまた、ユーザーが最適なパフォーマンスとコストで機械学習モデルをデプロイするために、利用可能な最適なコンピューティングインスタンスを選択することを助ける新しいSageMaker Inference Recommender(セージメイカー・インファレンス・レコメンダー)ツールを開始した。AWSによると、このツールは適切なコンピューティングインスタンスのタイプ、インスタンスカウント、コンテナパラメーター、モデルの最適化を自動的に選択するという。Amazon SageMaker Inference Recommenderは、AWS China(AWSチャイナ)リージョンを除く、SageMakerが利用可能なすべてのリージョンで利用可能だ。

さらにAWSは、新しいSageMaker Serverless Interface(セージメイカー・サーバーレス・インターフェース)オプションのプレビューをリリースした。これによって、ユーザーは基盤となるインフラストラクチャを構成または管理しなくても、推論のための機械学習モデルを簡単にデプロイすることができる。この新しいオプションはNorthern Virginia、Ohio(オハイオ)、Oregon(オレゴン)、Ireland(アイルランド)、Tokyo(東京)、Sydney(シドニー)の各リージョンで利用可能だ。

画像クレジット:TechCrunch

AWSはまた、GPUインスタンスをより効率的に使用することで、ディープラーニングモデルのトレーニングを最大50%高速化できる新機能SageMaker Training Compiler(セージメイカー・トレーニング・コンパイラー)をリリースした。この機能は、高級言語表現からハードウェアに最適化された命令に至る、ディープラーニングモデルをカバーしている。この新機能は、Northern Virginia、Ohio、Oregon、Irelandで利用できる。

最後にAWSは、Amazon Elastic MapReduce(EMR、アマゾン・エラスティック・マップレデュース)で実行されているApache Spark(アパッチ・スパーク)ジョブを、SageMaker Studio(セージメイカー・スタジオ)ノートブックからユーザーがクリックするだけで、直接監視およびデバッグできるようになったと発表した。同社は、EMRクラスターをSageMaker Studioから直接発見、接続、作成、終了、および管理できるようになったと述べている。

「したがって、EMRとの統合が組み込まれたことで、単一のユニバーサルSageMaker Studioノートブック内から、ペタバイトスケールでインタラクティブなデータ準備と機械学習を行うことができるのです」とAWSはブログ投稿の中で説明している。

このSageMaker Studioの新機能はNorthern Virginia、Ohio、Northern California(カリフォリニア州北部)、 Oregon、 central Canada(カナダ中央)、 Frankfurt(フランクフルト)、 Ireland、 Stockholm(ストックホルム)、 Paris(パリ)、 London(ロンドン)、 Mumbai(ムンバイ)、 Seoul(ソウル)、 Singapore(シンガポール)、 Sydney(シドニー)、 Tokyo(東京)、Sao Paolo(サンパウロ)の各リージョンで利用できる。

これに関連したノートの中で、AWSは開発者が機械学習技術を学び、その技術を実験することを支援する無料サービスであるSageMaker Studio Labを立ち上げたことを発表した。また米国時間11月30日には、AWSはAmazon SageMaker Canvasと呼ばれる新しい機械学習サービスを発表した。新しいサービスによって、ユーザーはポイントアンドクリックインターフェイスを使って、機械学習予測モデルを構築できるようになる。

関連記事:AWSがノーコードのMLサービス「Amazon SageMaker Canvas」を発表

画像クレジット:AWS

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(文: Aisha Malik、翻訳:sako)