実行するとデプロイが始まるので終わるまで待ちます。最後に、デプロイしたモデルで実際に推論を行うことができるか確認します。推論動作の確認なので、学習に使用したデータをそのまま使用します。実行すると結果が返ってくることが確認できるでしょう。以上でノートブックインスタンス上での作業は終了です。まとめこれまでLambdaで開発を行なっていましたが、分析用コードをプロダクトに適用する作業のコストが高いため、SageMakerによりそのコストを下げることができないか検討しました。その結果、コストを下げるために分析担当者とエンジニアがお互い歩み寄る必要はあるが、SageMakerにはそのための機能が備わっていることがわかりました。後半に記したコードをテンプレート化すれば、分析担当者、エンジニアともに同じ作業が可能であり、属人化を防ぐことができます。この部分は各社試行錯誤をしており、これといった解決策があるわけではありません。完全に役割を分けてしまうというよりは、分析担当者とエンジニアがお互いに協力する必要がある作業をいかに効率良く行うかというのが重要なのではないかと思います。(1)執筆者リストid:chowagiken_tanzimid:chowagiken_kato_yudaiid:chowagiken_nakadaid:chowagiken_takamatsuid:chowagiken_kinid:chowagiken_uzzalスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。