本記事でやること 学習したモデルに対してのエンドポイントを作成する。 AWS SageMakerのエンドポイントへアクセスするためのlambda関数を作成する。 アプリケーションのフロントエンドからリクエストを受け取るためのAPI Gatewayを作成する。（上記で作成したlambda関数を呼びだします） アプリケーションのフロントエンドをFlaskで作成する。 今回使用するAWSのサービスとアーキテクチャは以下のようにになります。 githubに今回書いたコードをあげておりますので適宜参照していただければと思います。READMEにも手順を記載しています。 本記事でやらないことは以下の通りなので、他の記事を参照してください。 前の記事で行なったSageMakerトレーニングジョブの実行方法 前の記事で行なったモデルのデプロイ方法 各種サービスのIAMの設定 対象読者 SageMakerを使
