機械学習の検証環境をAWSで構築 | AWS社内活用事例

概要

パブリッククラウド(AWS)を使用して機械学習の検証環境を構築し、気軽に機械学習を学べる基盤を構築しました。
社内での機械学習(主にディープラーニング)教育用に使用しておりますが、 ご要望いただければ、お客様独自の機械学習検証環境をAWSで構築・提供することも可能です。

  • GPUインスタンスを最大で10台起動し、参加者が各インスタンス1台を利用できる。
  • 各インスタンスには、インターネット経由でアクセスでき、 インスタンス上で動作しているJupyter Notebookを使用できる。
  • チャットベースでインスタンスの起動・停止を行える。

導入の背景

社内での機械学習教育を行う際に、実習環境を用意する必要がありましたが、 以下の要件を満たすためにAWS上で構築しました。

  • GPUサーバを使いたい
  • 費用をなるべく安く済ませたい
  • 利用者毎に1台の機械学習サーバ環境を用意したい
  • いつでも必要な時に使いたい

導入の効果

  • チャットベースで、必要な時に機械学習用サーバを起動できます。 そのため、常時インスタンスを起動する場合と比べて、費用を安く抑えることができます。
  • 複数人でデータを共有しながら検証することができます。
  • AWS自体それほど触ったことがないユーザでも機械学習の検証ができます。
  • GPUサーバも気軽に使えます。

いつでも好きな時に、自分のペースで機械学習の検証ができ、一部の利用者は機械学習コンペティションにも参加しました。 現在では、実際の業務で機械学習案件に携わる際に、事前検証基盤としても利用しております。

構成図

aws_casestudy_dl_env_structure.png