「機械学習名古屋・JAWS-UG名古屋共催 Amazon SageMaker オンラインハンズオン〜ハイパーパラメータ最適化とMNIST学習〜」に参加しました

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17:40に自宅から徒歩30分の会社の配信スタジオ的なところを出て、歩きながらClubhouseでモデレーターデビューして、家に着いて風呂に入りながら継続して、風呂をあがって、参加したので遅れました(言い訳)。

こちらが手順ですね。

Amazon SageMaker PyTorch コンテナを用いた MNIST の学習と推論

うん。わかんない。
とりあえずNotebookを作ろう。

リージョンはバージニア北部でいいか。

インスタンスタイプはml.t3.mediumにしました。
IAMロールは前にNotebook作ったときのやつで。

成功！いやっほう！

Amazon SageMaker ハンズオン資料も参照。

[New]-[Terminal]選択。

コマンド実行

ダウンロードできた！

amazon-sagemaker-examples-jp → hpo_pytorch_mnist → pytorch_mnist.ipynb
を選択すると、

やた！
環境できた。

Current SageMaker Python sdk Version =2.19.0
バージョンは、2.19でした。

データの取得ができました。

このあとは順番に実行しました。

「4.3. ローカルモードでの学習の実行」は数分かかりました。

この勉強会、最初から参加してそれぞれ実行していることの解説聞きたかったですね。
また、やっていただけるらしいので期待しよう。
それまでに少しは復習しておこう。

「5.3. ハイパーパラメーター調整ジョブを起動する」のほうが時間かかります。

「6.1. エンドポイントを作成する」も時間かかります。
でもここまでくればもうちょいです。

なんだかうまくいきません。
今日はひとまずエンドポイントとNotebookを削除して、次回調べます。
(前回別のチュートリアルでエンドポイントを放置して$600請求きたので、すぐ消す大事！)

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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@yamamanx

開発ベンダー5年、ユーザ企業システム部門通算9年、ITインストラクター3年目でプロトタイプビルダーもやりだしたSoftware Engineerです。
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