各環境のメリット・デメリット

Google Colab は，環境構築をほとんど必要とせず，GPUを用いた実験を容易に行えるため、深層学習アルゴリズムの動作確認や小規模な実験に適しています。
一方で，セッションが切れることや実行環境の制御が困難であるため、長時間学習や再現性が求められる実験には不向きかもしれません。

✅ メリット
・環境構築ほぼ不要（ブラウザだけ）
・無料でGPUが使える
・Notebook形式で試行錯誤が速い
・共有・再現が簡単（URL1本）

❌ デメリット
・セッションが切れる（長時間学習NG）
・環境の自由度が低い
・GPU種別が選べない・変わる
・本格運用や再現実験には不安

🧠 向いている用途
・論文・チュートリアルの写経
・アイデア検証・軽い実験
・「まず動かす」段階

※ Google Colab利用中、右上の▼をクリックし「ランタイムのタイプを変更」よりGPUを選択可能

ローカルPC上の Jupyter Notebook は，ライブラリや実行環境を自由に構築・管理でき、セッションが切れないため，再現性の高い実験やアルゴリズム理解を目的とした学習に適しています。
しかし，計算資源がローカルマシンに依存するため、大規模な深層学習には不十分となる場合がありそうです。

✅ メリット
・環境を完全に自分で制御できる
・セッションが切れない
・ファイル管理・Git連携が楽
・再現性が高い（conda / venv）

❌ デメリット
・環境構築が面倒
・GPUがない／弱いと深層学習は厳しい
・マシン性能に依存
・PCが重くなる・占有される

🧠 向いている用途
・古典ML・前処理・可視化
・小規模なDL
・参考書など腰を据えた理解・学習

AWS EC2（GPUインスタンス）は，強力なGPU資源を柔軟に選択でき、OSやCUDA環境を含めた詳細な設定が可能であるため、大規模データを用いた深層学習や長時間学習に適している・
一方で，環境構築やコスト管理の負担が大きく、試行的な実験には運用上のコストが高いです。

✅ メリット
・強力なGPUを自由に選べる
・OS・ドライバ・CUDAまで完全制御
・長時間学習が可能
・実験 → サービス化への橋渡しがしやすい

❌ デメリット
・セットアップが重い
・コスト管理が必須（止め忘れ＝地獄）
・初学者にはハードル高め
・Notebook管理も自前

🧠 向いている用途
・大規模・長時間学習
・論文再現・本気の検証
・研究・業務用途

EC2スポットインスタンスは「消えてもいい計算機」として扱う
学習データ：S3
学習途中のモデル（checkpoint）：定期的にS3へ保存

AWS SageMaker は，学習・評価・デプロイまでを統合的に管理できるマネージドサービスであり、分散学習やハイパーパラメータ探索を容易に実行できる。
そのため，プロダクションを前提とした機械学習システムの構築に適しているが、自前で作る感が強く，単純な実験や学習用途には過剰そう。

✅ メリット
・学習・推論・デプロイが一体化
・分散学習やハイパーパラメータ探索が楽
・実験管理・再現性が高い
・チーム開発・MLOps向き

❌ デメリット
・学習コストが高い
・自前で作る感が強く「何が起きてるか」分かりにくい
・単発の軽い実験にはオーバースペック
・AWS理解が前提

🧠 向いている用途
・プロダクション前提のML
・組織・チーム開発
・継続的学習・運用

※ SageMakerがしてくれていることのイメージ

学習ジョブの起動から終了までのリソース管理を抽象化し、ユーザは学習コードとデータの指定のみでモデル学習を実行できる。

同じ GPU を 24h × 30日 = 720 時間使った場合

🔹 EC2（g4dn.xlarge オンデマンド）
約 ¥40,000〜¥42,000/月くらい
（730h × 約¥55〜60/h を仮定）

🔹 SageMaker（ml.g4dn.xlarge）
同じ条件で約 ¥55,000〜¥60,000/月程度
（EC2 比で ~1.3× 程度高くなる想定）

ひと目で比較

思いついたら → Colab
参考書の内容などちゃんと理解したい → ローカル
本気で回したい → EC2 (お勉強用途ではほぼ不要)
仕事で使う → SageMaker