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Amazon SageMakerハンズオンメモ - Qiita
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Amazon SageMakerのハンズオンに行ってきたログ。 機械学習エンジニア向けセッション 機械学習システム... Amazon SageMakerのハンズオンに行ってきたログ。 機械学習エンジニア向けセッション 機械学習システムでよくある問題 開発>学習>推論のフロー踏襲時に起きがちな内容 開発 データサイエンティスト・R&Dが開発環境で作業 機械学習モデルの実装 コードを書く必要がある 小規模データで動作確認をする データサイエンティストは基本本番環境を触らない 開発用ではあまり潤沢なGPUが準備されることはない 一時的にGPUを使いたいときと、そうでないときの差が激しい 学習 データサイエンティスト・R&Dが開発環境で作業 試行錯誤の繰り返し、パラメタチューニング・・・何度もなんども繰り返す 高性能なGPUが必要 推論 エンジニアが本番環境で作業 本番系システムへの組み込み、CPUで十分 APIエンドポイントを作って結果を返却する 作って動かしたら終わり、ではない 改善が常に必要 機械学習の結果で