「コードで学ぶAWS入門」読了

Dockerと機械学習の相性

  • 7章では筆者が三種の神器と呼ぶうちの1つ、Dockerを紹介（他はGit, Vim）
  • 8章では訓練済みのモデルをDocker Image化しておき、AWS Fargateで「クエリごとにコンテナを立てる」ことで負荷対策
    • FargateではGPU処理はできないが、推論のみならCPUで十分な場合がある
    • （試していないが答えが返ってくるまで数分かかりそう）
  • 9章ではハイパーパラメータのグリッドサーチを並列実行。これもDockerの恩恵
  • ここまででDockerと機械学習の相性の良さをすごく感じる

サーバーレスで安く

  • 10章ではWebサービスとAPIについてTwitterを例に説明。しかしAPI有料化に伴い、Twitterが適切な例ではなくなるかもしれない
  • 11,12,13章でサーバーレス。もちろんサーバーが無いわけではなく、使った分だけ間借りする
    • AWSではLambdaを使うが、他のプラットフォームでは別の書き方になるのが欠点
    • （ということで積極的に学びたい箇所ではない。低アクセスなら安いけれども）
    • サーバーレスなDBとしてDynamoDB(Key-Valueストア)を使用。どっちかというとSQLで書きたい