ヤマムギ

growing hard days.

*

「JAWS-UG京都 最新のAIを本気で学ぼう」に参加しました

      2022/08/08


前日

京都タワーの地下のフードホールで運営メンバーのみなさんとご飯食べてました。

スクールウォーズの「新楽」のモデルになった中華屋さんでオーダーしました!
泣き虫先生もこの味を食べたのですね。

オープニング

IoT.kyoto 辻一郎さん

受付やってました。
手が空いているときに久しぶりにJAWSのサメを書いてみました。

ExplainableAIの概要とAmazon SageMaker Clarifyでの実装例

株式会社HACARUS 宇佐見一平さん

ExplainableAIは説明できるAIみたいなものだそうです。
AIを使用した取り組みにおいてネガティブな問題が発生することによって説明性が必要なケースもでてきた。

例えば眼球の診断結果の根拠を示してお医者さんに伝えないといけないと。
確かに説明が必要ですね。

Amazon SageMaker Clarifyによってバイアスを検出するアウトプットが得られるので、説明がしやすくなる。

画像分析でもどこをより認識して判断したのかがわかる。
チンパンジーをゴリラと認識してしまったときに、草がゴリラの特徴として扱われていた。

物体検出モデルYOLOXとIoTの役に立つかもしれない話〜そもそもYOLOってなんですかという方へ〜

IoT.kyoto 西村僚介さん

画像分析において、どこに何があるかを一度に認識する手法、モデルのこと。
これまでのやり方よりもスピードと制度が向上した。

IoTデバイスでも動かしやすいように軽量化したのがYOLOv4-tinyモデル。

最新バージョンのYOLOXには軽量のYOLOX-nanoがある。
速度が倍になった。

大規模GPTモデル作成までの道のり

株式会社ABEJA 大谷真也さん

GPTとは与えられた文章から次の文章を予測する言語モデル。
ABEJAさんでは5種類のモデルを作成された。

GPTの学習は1週間以上の時間がかかることもあるそうです。
でも一回でうまくいくことこもなく。
様々な課題を乗り越え。

次の文章をいい感じに予測してくれるようになったそうです。

AWS Step Functions を用いた非同期処理機械学習処理の例

株式会社HACARUS 内野宏俊さん

画像中の物体検知をBtoBで提供するためにAPIを開発。
物体検知処理は非同期で分散処理で行われる。
非同期なので結果取得は別API。

並列処理の完了ステータスはStep Functions使うと楽ですよね。
Map使うと動的に渡した配列の数だけタスクを実行してくれるのでありがたいですよね。

Amazon SageMaker Canvasハンズオン

アマゾン ウェブ サービス ジャパン 亀田治伸さん

SageMaker Canvasを触ってみました。

canvas-sample-housing.csvという家の販売価格のサンプルデータを使用しました。

median_house_valueという販売価格を予測するモデルを作成します。
ターゲットの値がどのような分布になっているのかが表示されます。

学習中です。

学習が完了しました!!

パラメータを変更してみて予測値を確認してみました。

Pythonなどコードを実行することなく、簡単に機械学習モデルが作成できました。

初心者がMLOpsを学習した時にぶち当たった “壁” のお話

Fenrir GIMLE 酒井謎子さん

SageMakerを使って学習、推論をしてブログにアウトプットしたところ、下書きレビューでたくさんの指摘をいただいた。
そして目的を見失いがちになってしまった。
とにかくEnd to Endで作りきってみることにした。

SageMaker Pipelineで機械学習パイプラインも作られた。

ブログでも公開されるそうですが、解説付きでやったことや所感をお話いただけると、具体的な使い方が認識しやすくてありがたいです!

これまでのSageMakerから脱却!!~サーバーレスと自動化を添えて~

IoT.kyoto 秋田浩也さん、IoT.kyoto 和田拓也さん

SageMaker Studioのnotebookでモデル学習。
学習、変換に必要なGPUインスタンスが裏側で無駄なく起動するのが便利。

アノテーション済みの画像をアップロードしてLambdaからStep FunctionsステートマシンタスクでSageMakerを実行して、学習の自動化をされた。
トレーニングジョブとモデル変換ジョブをステートマシンでワークフローにされた。

リアルタイム推論でエンドポイントインスタンスを起動し続ける方法はレイテンシーは低いがコストは高い傾向。
非同期推論は使っていないときはインスタンス数をゼロにできる。
大規模なデータセットをバッチ処理するときはバッチ変換。
そしてサーバーレス推論は推論時間だけの従量課金、コールドスタートペナルティは要考慮。

LINE AiCallをEKS上に移植した話

LINE株式会社 安田篤史さん

LINE AiCallというサービスで、LINE電話で自動通話対応のデモをされてました。
自然に会話できてすごいですね。

サービスプラットフォームの移行でEKSを選択されました。
すでにkubernetesを扱うスキルがあり、社内の他プラットフォームへの可搬性を考慮してとのことです。
Fargateを見送った判断理由は大人の事情とのことでしたw

LTタイム

JAWS-UG 大分支部 平野さん

JAWS-UGやコミュニティのメリットについてお話されてました!!


最後までお読みいただきましてありがとうございました!

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