Machine Learning: Model Deployment Using Blue/Green Method (Japanese)

ラボの概要

このラボでは、住宅価格を予測するための機械学習モデルを作成してデプロイし、リアルタイムの推論を実行します。Jupyter Notebook からモデルとやり取りをして、動作を確認します。その後、別のアルゴリズムを使用して新しいモデルをトレーニングし、そのアップデートをブルー/グリーンデプロイでデプロイします。最後に、すべてのトラフィックをブルー環境からグリーンに移動します。

目標

このラボのパート 1 を完了すると、次のことができるようになります。

• Amazon SageMaker を使用して機械学習モデルをデプロイする
• モデルを更新して、異なるアルゴリズムを使用する
• 更新したモデルをブルー/グリーンデプロイ方法を使用してデプロイする

前提条件

このラボの前提条件は以下のとおりです。

• Microsoft Windows、Mac OS X、Linux (Ubuntu、SuSE、Red Hat) が搭載されている Wi-Fi 対応ノートパソコンを使用できること。受講者ガイドは iPad やタブレット端末でも閲覧できる (ラボ環境へのアクセスには使用できない)
• Microsoft Windows ユーザーの場合は、コンピュータへの管理者アクセス
• Chrome、Firefox、Internet Explorer 9 (これより前のバージョンの Internet Explorer はサポート対象外) などのインターネットブラウザ

所要時間

このラボは、およそ 60 分かかります。

このラボで使用しない AWS のサービス

ラボ環境では、このラボで使用しない AWS のサービスにはアクセスできません。また、このラボで使用する各種サービスの機能は、ラボで必要なものに制限されています。このラボガイドに指定されていないサービスを使用したりアクションを実行したりすると、エラーが発生することがあります。

ラボ環境

このラボ環境は、Jupyter Notebook とデータファイルが事前にロードされた Amazon Sagemaker ノートブックインスタンスで構成されています。