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AWS ディープラーニング AMI を使用してディープラーニングを開始

ディープラーニングの初心者、また高度なディープラーニングプロジェクトをクラウドで構築したい方でも、AWS を使えば簡単に始められます。

AWS ディープラーニング AMIs は Ubuntu と Amazon Linux バージョンでの利用が可能になっており、いかなるスケールでもクラウドでディープラーニングアプリケーションを実行できるようにします。Amazon マシンイメージ (AMIs) には、Apache MXNet、TensorFlow、Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK)、Caffe、Caffe2、Theano、Torch、Keras を含むオープンソースのディープラーニングフレームワークがプリインストールされています。

AMIs では、カスタムの AI モデルをトレーニングしたり、新しいアルゴリズムを試したり、新たなディープラーニングのスキルやテクニックを学ぶことができます。AMIs に追加料金はかかりません。アプリケーションを保存し実行するために必要な AWS のリソースに対してのみお支払いいただきます。

また、AMIs は事前設定されている CUDA や cuDNN ドライバー、Intel Math カーネルライブラリ (MKL) を介して GPU に加速度を提供しています。AMIs には人気の Python パッケージや Anaconda プラットフォームも含まれています。

そのシンプルさ、使いやすさ、コスト節約など、開発者へのメリットは明らかです。そしてコンピューティングインスタンスの起動も簡単です。次の手順に従うと、数分でディープラーニングを開始することができます。 

AMI の起動

AWS マネジメントコンソールにアクセスし、アカウントにサインインするか新しいアカウントを作成します。

検索ボックスに EC2 と入力するか [All services] で検索します。EC2 を選択し EC2 コンソールを開きます。

[Launch Instance] ボタンを選択し [AWS Marketplace] で [AWS Deep Learning AMI] を検索します。この例では Ubuntu バージョンを選んでいますが、Amazon Linux を選択することも可能です。

起動するインスタンスタイプを選び [Next] を選択します。

注: P2 インスタンスの制限が「0」の場合は、AWS サポートセンターに問い合わせインスタンスの上限を上げるようにリクエストしてください。

[Configure Security Group] ページが表示されるまで、各ページで [Next] を選択します。[Source] で [My IP to allow access using only your IP address] を選びます。

インスタンスを確認し [Launch] を選択します。

プライベートキーのファイルを選択または新規に作成してから、インスタンスを起動します。

P2 インスタンス制限によりインスタンスを起動できない場合は、その上限を上げるようにリクエストしてください。

 

インスタンスへのアクセスと Jupyter ノートブックの起動

[View Instances] をクリックして、インスタンスのパブリック DNS を検索します。

ターミナルを開きます。.pem のセキュリティキーがある場所に変更し、SSH を使用してインスタンスを接続します。

cd /Users/your_username/Downloads/	
ssh -L localhost:8888:localhost:8888 -i <your .pem file name> ubuntu@<Your instance DNS>


次のコマンドを使用して Jupyter を開きます: jupyter notebook

ブラウザウィンドウを開き、1 つ前の手順の URL に移動します。src フォルダはご自由にご覧ください。

[New] を選択し、新しいノートブックを開始します。MXNet をインポートしコーディングを始めるか、チュートリアルをお試しください。

これで AWS ディープラーニング AMI が起動したので、コンピュータビジョンのチュートリアル、自然言語理解や推奨システムを簡単に実行できるようになりました。MXNet チュートリアルの多くは Jupyter ノートブックにあるので、起動したりご自分のニーズに合わせて簡単に変更することができます。手始めにいくつか提案をご紹介しておきます。その他の提案については MXNet サイトをご覧ください。