【SageMaker】Training Jobsでconda activate後に学習を実行する - Qiita

本記事は、AI/ML on AWS Advent Calendar 2022の18日目の記事です。 以前の記事で、TabBERTモデル(IBM論文の付属コード)の環境構築と学習(事前学習、Fine-Tuning)をEC2上で行いました。 動作確認くらいであればこれで問題なかったのですが、いざ本番運用を考えてみると、以下のような問題がありそうでした。 学習中以外の時間にかかるEC2のコスト 推論環境を別途たてることになったときの環境再構築コスト 入出力データの管理の手間 調べてみたところ、Amazon SageMakerというAWSの機械学習用マネジメントサービスを使えばこれらを解決できそうだったので、技術書展で購入した書籍を参考に、勉強がてらSageMakerを触ってみることにしました。 いざ触ってみるとつまづきポイントが多くて心が折れかけたのですが、1週間粘ってようやくJobを成功させる

[misshiki]

“SageMaker Training Jobsの構築手順が主ですが、その中につまづいたポイントの記述も行っています。 同じ部分で悩んでいる方の参考になれば幸いです。”