sample-codes-for-aiml

こちらでは AWS を使った AI/ML のサンプルコードを公開しています。

• amazon-rekognition-image-analysis
  • AWS SDK for Python を使って Amazon Rekognition で画像分析します
• amazon-sagemaker-jumpstart
  • Amazon SageMaker JumpStart に関するノートブックです
  • sagemaker-jumpstart-inference-local.ipynb: Amazon SageMaker JumpStart で学習させた PyTorch の VGG モデルを使ってローカルで推論するノートブック
• autogluon-tabular-customer-churn
  • AutoGluon-Tabular を使って顧客離反予測します
• deoldify-sagemaker
  • モノクロ画像をカラー化する DeOldify を Amazon SageMaker で使うノートブックです
• gnn-node-classification
  • GNN を使ってノード分類を行うサンプルです。
• lightgbm-byoc
  • Amazon SageMaker でカスタムコンテナで LightGBM を使うサンプルです。
    • lightGBM-byoc.ipynb: カスタムコンテナを使って学習とリアルタイム推論を行う方法を 公式のサンプルノートブック をベースに必要最小限な部分を抜き出して簡素化したノートブック
    • lightGBM-batch-inference.ipynb: Transform API と Amazon SageMaker Processing それぞれを使ってバッチ推論を行うノートブック
• mlops
  • step-functions-model-train-evaluate-pipeline: AWS Step Functions Data Science SDK, Amazon SageMaker, Amazon SageMaker Experiments を使ってデータの前処理、モデルの学習、モデルの評価を行うパイプラインを作成するノートブック
• multi-model-endpoint
  • SageMaker のマルチモデルエンドポイント（1つのエンドポイントに複数のモデルをデプロイする機能）でモデルをホスティングします
• similar-image-search
  • MXNet の学習済みモデルと Amazon Elasticsearch Service を使って類似画像検索します
• tensorflow2-mnist-byom
  • Amazon SageMaker の機能を使って Tensorflow2 のモデルを学習、デプロイします