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SageMakerの組み込みアルゴリズムで作成し、保存したモデルを再デプロイする方法

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はじめに

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。

前提

  • 既にSageMakerで作成したモデルをローカルに保存している。

実践

モデルのアップロード

  • まず、S3でバケットを作成します。

    バケット作成を選択。
    001.png

  • 任意のバケット名を付けて、作成を選択。

※今回はテストのため、アクセス許可の設定などは行いませんが、実際に利用する際は、適切な設定を行ってください。

002.png

  • 作成したバケットを開いて、アップロードを選択。
    私は、バケット内にmodelというフォルダを作成し、その中にアップロードします。

003.png

  • ローカルに保存しているモデルを選択し、アップロードを選択。

004.png

これで、モデルのアップロードは終了です。

モデルのデプロイ

  • Sagemaker のノートブックインスタンスから、Create notebook instance を選択。
    005.png

  • ノートブックインスタンスに任意の名前を付けます。

006.png

  • 下にスクロールし、IAM ロールの一番上のタブを選択し、新しいロールの作成を選択。

007.png

  • 特定の S3 バケットにチェックを入れ、先ほど作成した S3 バケットノ名前を入力し、ロールの作成を選択。

008.png

  • 下にスクロールして、ノートブックインスタンスの作成を選択。

009.png

  • ステータスがInServiceになったら、Open Jupyterを選択。

010.png

  • Jupyter が開いたら、New から conda_mxnet_p36 を選択。

011.png

  • Notebook を選択したら、Untitled を選択。

012.png

  • 任意の名前を Notebook に付け、Rename を選択。

013.png

  • 次のコードを実行して、モデルをデプロイしましょう。
    このコードの実行完了には5分ほど時間がかかりました。

    • model_data : 先ほどモデルを保存したパス
    • image : 推論時に利用する Docker イメージ名
      Docker イメージ名はこちらから参照してください。
#S3にアップロードしたモデルをデプロイ
import sagemaker
from sagemaker import get_execution_role
from sagemaker.model import Model

import boto3
import json

role = get_execution_role()
model =  Model(model_data='s3://dog-face/model/model.tar.gz',
               image='501404015308.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/object-detection:latest',
               role=role)

model_detection = model.deploy(initial_instance_count=1, instance_type='ml.m4.xlarge')

実行結果

  • - の後に ! がついたら、モデルのデプロイ完了です。
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------!

おわりに

今回は、SageMakerの組み込みアルゴリズムで作成したモデルを、再デプロイする方法について説明しました。
モデルをローカルに保存してから、再デプロイするという方の参考になればと思います。

KC_NN
ダンスとゲームが好きです。
knowledgecommunication-inc
クラウドインテグレーター、AI・VRの分野で様々なソリューションを展開
http://www.knowledgecommunication.jp/
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