よるモデルトレーニング時にスポットインスタンスが利用できるようになったので、実際に利用し、どれだけコスト削減できるか確認します。本稿は、実際のモデルトレーニング時にスポットインスタンスを利用する方法と、どれだけコスト削減できたかを紹介する記事です。スポットインスタンスを利用したモデルトレーニングに関する制限緩和項目がありません。スポットインスタンスを利用したモデルトレーニングに関する制限緩和の方法についてご紹介します。よるモデルトレーニング時のスポットインスタンス利用についてご紹介いたします。本稿はモデルトレーニング時のスポットインスタンス利用についてご紹介する内容です。実際にスポットインスタンスを利用する手順や利用した結果を見たい方は以下の記事をご覧ください。構文を利用すると、シンプルな設定のみでAPIを作成できます。今回作成するシステムの構成図を以下に示します。作成したエンドポイントの消し忘れ防止用に、エンドポイントが起動している場合、決まった時間に携帯へ通知するシステムを作成しました。その内容を説明します。構成図は以下の通りです。保存する関数を作成しました。その内容を記載します。SageMakerでデプロイできるモデルがある。関数を使う際には、事前にモデルをデプロイしておく必要があります。※私は画像検出のモデルを使用します。実行したので、その内容を掲載します。利用したモデルで、デプロイ、推論を行います。組み込みアルゴリズムで作成したモデルがある。本稿では、SageMakerで作成し、ローカルに保存したモデル(model.tar.gz)をもう一度デプロイする方法を説明します。※今回私がデプロイするのは、犬の顔検出モデルです。SageMakerで作成したモデルをローカルに保存している。・まず、S3でバケットを作成します。本連載の最終回として、特にセキュリティと運用上の信頼性に留意し、構成を再考、IAM設定を見直すことでセキュリティに強い機械学習環境の作成まで行います。前回、最小権限の原則に触れました。Notebook上の操作でうっかりローデータを消してしまっては大変なので、推論結果の保存先とローデータの保存先を分けます。強固なセキュリティに守られた機械学習環境を、クラウド上に構築するまでをハンズオンで行う本連載。前回は、第一回として下記を行いました。Advisorで指摘された内容を確認、下記を行います。「ナレコムAWSレシピ」はAWSの導入・運用保守サービスを行うナレコムクラウドがお届けしております。利用して、お店の商品の売り上げ予測をする。ナレッジコミュニケーション。