SageMaker AI で機械学習モデルのハイパーパラメータを調整する - AWS Step Functions
ステップ 1: ステートマシンを作成するステップ 2: ステートマシンを実行する

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SageMaker AI で機械学習モデルのハイパーパラメータを調整する

このサンプルプロジェクトでは、 SageMaker AI を使用して機械学習モデルのハイパーパラメータを調整し、テストデータセットをバッチ変換する方法を示します。

このプロジェクトでは、Step Functions は Lambda 関数を使用して Amazon S3 バケットにテストデータセットをシードします。次に、SageMaker AI サービス統合を使用してハイパーパラメータ調整ジョブを作成します。次に、Lambda 関数を使用してデータパスを抽出し、チューニングモデルを保存してモデル名を抽出し、バッチ変換ジョブを実行して SageMaker AI で推論を実行します。

SageMaker AI と Step Functions のサービス統合の詳細については、以下を参照してください。

注記

このサンプルプロジェクトでは、料金が発生する場合があります。

新規 AWS ユーザーは、無料利用枠を利用できます。この枠では、サービスを利用しても一定のレベル以下であれば無料です。 AWS コストと無料利用枠の詳細については、SageMaker 「AI 料金表」を参照してください。

ステップ 1: ステートマシンを作成する

  1. Step Functions コンソールを開き、[ステートマシンの作成] を選択します。

  2. 使用するスターターテンプレートを見つけて選択します。[次へ] を選択して続行します。

  3. デモを実行して読み取り専用と ready-to-deployワークフローを作成するか、ビルドを選択して、後でデプロイできる編集可能なステートマシン定義を作成します。

  4. [テンプレートの使用] を選択して選択を続行します。

次のステップは、前の選択によって異なります。

  1. デモの実行 – によって AWS CloudFormation にデプロイされたリソースを使用して読み取り専用プロジェクトを作成する前に、ステートマシンを確認できます AWS アカウント。

    ステートマシン定義を表示し、準備ができたら、[デプロイと実行] を選択してプロジェクトをデプロイし、リソースを作成します。

    デプロイには、リソースとアクセス許可の作成に最大 10 分かかる場合があります。スタック ID リンクを使用して、 AWS CloudFormationの進行状況をモニタリングできます。

    デプロイが完了すると、コンソールに新しいステートマシンが表示されます。

  2. その上に構築する – ワークフロー定義を確認して編集できます。カスタムワークフローの実行を試みる前に、サンプルプロジェクト内のプレースホルダーの値を設定する必要がある場合があります。

注記

アカウントにデプロイされたサービスには、Standard 料金が適用される場合があります。

ステップ 2: ステートマシンを実行する

  1. [ステートマシン] ページで、サンプルプロジェクトを選択します。

  2. サンプルプロジェクトページで、[実行を開始] を選択します。

  3. [実行を開始] ダイアログボックスで、以下の操作を行います。

    1. (オプション) 生成されたデフォルトを上書きするカスタム実行名を入力します。

      以外のASCII名前とログ記録

      Step Functions は、 ASCII以外の文字を含むステートマシン、実行、アクティビティ、およびラベルの名前を受け入れます。このような文字は Amazon では機能しないため CloudWatch、メトリクスを追跡できるようにASCII文字のみを使用することをお勧めします CloudWatch。

    2. （オプション) 入力ボックスに、入力値を として入力しますJSON。デモを実行している場合は、このステップをスキップできます。

    3. [実行のスタート] を選択します。

    Step Functions コンソールから [実行の詳細] ページに移動し、[グラフビュー] で状態を選択して [ステップの詳細] ペインの関連情報を確認できます。

お疲れ様でした。

これで、実行中のデモまたはカスタマイズできるステートマシン定義のいずれかが完成しました。