Amazon Web Servicesは、ディープラーニングモデルの実行を容易にするパッケージ化されたコンテナを発表した。
トム・クレイジット著
ディープラーニング モデルをより簡単に本番環境に導入したいと考えている Amazon Web Services の顧客は、Docker コンテナをベースにした新しいサービスを利用できるようになります。
AWSのディープラーニングおよびAI担当ゼネラルマネージャー、マット・ウッド氏は、水曜日にカリフォルニア州サンタクララで開催されたAWSサミットでAWSディープラーニングコンテナを発表した。ウッド氏によると、そのアイデアは、広く普及しているDockerコンテナ形式などの使い慣れたツールを使用して、複雑なディープラーニングモデルをクラウドサービスに実際に展開する際の複雑さの一部を軽減することだという。
このオプションを選択する顧客は、「これらの複雑なフレームワークのインストールという、差別化につながらない重労働を軽減できる」とウッド氏は述べています。AWS Deep Learning Containersはリリース時点でTensorFlowとMXNetフレームワークをサポートしており、Pytorchのサポートも近日中に追加される予定です。
ここ数年、クラウドコンピューティングに携わってきた人なら誰でも、人工知能（AI）と機械学習についてよく耳にしているでしょう。ディープラーニングは、より高度で複雑なタイプの機械学習であり、膨大なコンピューティングパワーを必要とします。しかし、この分野の専門家は、ワークロードをコンピューティングリソース上で大規模かつ確実に実行させるという、同様に複雑なプロセスに精通していないことがよくあります。そこで登場するのがAWSディープラーニングコンテナです。AWSディープラーニングコンテナは、事実上の業界標準に頼ってこの作業を完了することを可能にします。
AWS ディープラーニングコンテナは、Amazon ECS (マネージド Docker コンテナサービス) または EKS (マネージド Kubernetes サービス) 上で実行でき、コンテナ自体は無料です。
クラウド市場シェアリーダーであるAWSが毎年世界各地で開催する数々のローカルイベントの一つである、サンタクララで開催されたAWSサミットには、約6,500人が参加しました。AWSは、ラスベガスで開催される年次カンファレンス「re:Invent」で大きな発表を行う傾向があり、水曜日には、昨年11月の同イベントで初公開されたAWS App MeshやF5のクラウドサービスなど、複数のサービスが一般提供開始されたことを発表しました。
