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reInvent 2018に行ってきた
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Yu Otsubo
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JAWS-UG 初心者支部#15 AWS re:Invent 2018 re:Cap で話したものです。
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1.
若造がre:Invent行ってきた Yu Otsubo
2.
AGENDA • 自己紹介 • re:Invent的なスペック •
re:Inventとは? • 今年のみどころ • 新サービス • SageMaker系のアップデート • F1の事例 • 面白かったセッション • BootCamp • Workshop • Session • re:Inventを初心者が楽しむには • おまけ
3.
自己紹介 * 大坪 悠(Yu
Otsubo) * 199x年生まれ 雪国出身 * サーバサイドエンジニア(見習い) * チャットボット作ってる&分析してる * AWSの社内講師もしてる * 趣味: 音楽・写真・マンガ・野球 https://www.facebook.com/yu.otsubo https://github.com/tubone24 https://soundcloud.com/user-453736300 https://tubone-project24.xyz
4.
re:Invent的なスペック • 社会人経験は3年くらい • 開発者経験は2年くらい •
AWS歴は1年ちょっとくらい • 見習い・若造・未熟
5.
re:Invent的なスペック • Kaggleとかで遊んでいる影響からデータ分析/MLもかじってる • おうちDEラズパイ •
TOEIC 300点 • 英語は聞くこともしゃべることもできない(コーラと頼んでコロナが出てくる) • Thanks Google翻訳 • 初アメリカ • エスタって何?
6.
いざ、ラスベガスへ
7.
re:Inventとは
8.
9.
re:Inventとは • Amazon Web
Services主催の年次ユーザカンファレンス • 2012年から開催され今年で7回目!@Las Vegas • 50000人を超える来場者数! • 全7つの会場で2100を超えるセッション! • セッション • チョークトーク • ワークショップ • ブートキャンプ etc.. • 新サービス発表も目白押し • re:PLAYという音楽イベントもある
10.
とにかく規模がすごい!!!!!!!!
11.
Registration、SWAG会場がこの大きさ
12.
DJがずっといる・・・ (金の使い方まちがっていない?)
13.
セッション会場すごい広い!
14.
Re:PLAY わざわざ会場作ってDJ呼ぶ (金が余って仕方ないんか・・・)
15.
今年のみどころ ※個人の感想です
16.
KeyNote(基調講演)
17.
朝6:00なのにこの混みよう・・・
18.
おなじみ Andy Jassy
19.
新サービス・アップデート
20.
100+
21.
今回の新サービス・アップデート • すごい多い(100+) • 全部記載するのはしんどいのでリンク貼っておきます •
https://aws.amazon.com/jp/new/reinvent/
22.
派手な演出
23.
またDJか! (結構好き)
24.
Re:Inventの中で一番好きなアーティストに決定
25.
演奏とともにかっこいい演出が・・
26.
個人的におもしろいと思ったサービス
27.
SageMakerの諸アップデート
28.
SageMakerが今回力を入れたところ (ほぼ全部やん)
29.
SageMaker Ground Truth AWS
mturkなどでラベリングを依頼可能 また、ラベリングデータをSageMaker上で一元管理可能 データ準備
30.
SageMaker Ground Truth Workshop参加しました! こちらは後ほど・・
31.
SageMaker RL 強化学習用にシミュレーターと統合できるのが嬉しい OpenAI Gymなどの環境が使える! 学習
32.
学習 OpenAI Gym ブロック崩しとか結構有名
33.
Amazon SageMaker Neo ひとことで言えばモデルコンパイラー こちら、OSS化 モデル変換
34.
モデル変換 Chainerにかまけないで早くTF覚えよう・・
35.
Firecracker 自宅サーバにぶっこんでみた
36.
VPN張ってベガスから検証するも・・
37.
カーネルのアップデートを伴い断念!
38.
ロス・ブラウン
39.
日本人F1ファンなら誰でもおなじみロス・ブラウンが登壇 F1の世界でもHPCやMLを使っているとか
40.
実際にベッテル(赤)がハミルトン(緑)を追い越す際 オーバーテーク確率が出るので、観戦側も楽しい
41.
面白かったセッション
42.
BootCamp
43.
WHAT ? WHY?
44.
手を動かせるから・・
45.
46.
位置情報データの分析 • 課題として位置情報が書かれたCSVファイ ルを渡される • 右図のような構成を一部作りつつ分析して いく •
お題: ラスベガスのお花屋さん(配送サービ ス)
47.
Where In The
Worlds Is All My Big Data (Happening) ? 最初に問題が記載された紙が渡される
48.
Where In The
Worlds Is All My Big Data (Happening) ? AthenaやAurora(PostgreSQL)のテーブルを作って 問題からSQLを考えて実際に検索する
49.
コンテンツは社内研修用に整備したい・・ (位置情報&セキュリティの分析) Coming Soon…..
50.
51.
大量IoTデバイスの管理 • 擬似的にアメリカ全土に温度管理IoTデバ イスを配置し、AWS IoT
coreを使って、プ ロビジョニング・取得・更新を行う • MQTTの基礎から、プロビジョニングの際 のデバイスキー配布まで一連で学ぶことが できる
52.
WorkShop
53.
WHAT ? WHY?
54.
手を動かせるから・・
55.
AWS IoT core
Workshop
56.
AWS IoT Core
Workshop 一人ひとりにraspberry pi zeroが配られ、 MQTTでDynamoDBに情報を更新する
57.
AWS IoT Core
Workshop ステージにある画面にデバイス名が表示される
58.
自分の名前、タイポってた。
59.
Amazon SageMaker Ground
Truth – A Deep Dive with an Interactive Workshot to Build High-Quality Trainign Datasets
60.
Croudsourcing Data Collection
with Amazon Mechanical Turk 予め、mturkのワークショップを受けた上で・・
61.
受けてきた
62.
人がラベル付するため 際どいものも正しく ラベル付
63.
Bootcamp・Work shopを受けて
64.
Jupyter Notebook • 多くのWorkshopでSageMakerのJupyter
Notebookを使っていた • 手順書や構成図を実行環境と同じ画面で確認できるため研修の効率が上が る →社内講習に活かせそう
65.
一貫したシステムを構築体験 • 商用とは程遠いものの、複数サービスを組み合わせて一つのサービスを作った気になれ るのは研修として大きい
66.
構成図とコマンドは世界共通 • 英語はちんぷんかんぷんでもコマンドと構成図だけで会話は成立する • うまく動かない人のフォローもしてあげよう!(コマンドを教える)
67.
Session
68.
(DVC303)CI/CD FOR YOUR
MACHINE LEARNING PIPELINE WITH AMAZON SAGEMAKER • SageMakerの学習・推論をCodePipeline/CodeCommit/API Gateway等と組み合わせて CI/CD環境にのせる方法 • ↓スライドのリンク • https://www.slideshare.net/AmazonWebServices/cicd-for-your-machine-learning- pipeline-with-amazon-sagemaker-dvc303-aws-reinvent-2018
69.
re:Inventを初心者が楽しむには
70.
規模に驚け!
71.
72.
73.
74.
BootCampに行け!
75.
英語がわからなくてもOKだから
76.
Session To be, or
not to be, that is the question
77.
Workshop コマンドならわかるぞ!! $ aws s3
cp foo.txt s3://aaa….
78.
ただし・・
79.
自由に使えるAWSアカウントは用意しろ WorkshopでもAWSアカウントの持参は必須のものが多い 新サービスをコンソールからすぐ確認するためにも必要
80.
認定資格は持っておけ!
81.
82.
認定資格持ってない 認定資格持ってる
83.
Thank you for
listening! ありがとうございました
84.
おまけ EXPO
85.
86.
ノベリティをもらいまくりましょう!
87.
おまけ 卓球
88.
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89.
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90.
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91.
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92.
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93.
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94.
おまけ 飯 • ロサンゼルスの飯は食うな、まずい。 •
ベネチアンのご飯はうまくないが食べると思い出になる • MGMのご飯はおいしい!食べるべき! • エイジドステーキを食べよう! • 嫌になったらカップ麺を食べよう! • ヌードルアジアにいこう!
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おまけ 飯 • ロサンゼルスの飯は食うな、まずい。 •
ベネチアンのご飯はうまくないが食べると思い出になる • MGMのご飯はおいしい!食べるべき! • エイジドステーキを食べよう! • 嫌になったらカップ麺を食べよう! • ヌードルアジアにいこう!
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おまけ 飯 • ロサンゼルスの飯は食うな、まずい。 •
ベネチアンのご飯はうまくないが食べると思い出になる • MGMのご飯はおいしい!食べるべき! • エイジドステーキを食べよう! • 嫌になったらカップ麺を食べよう! • ヌードルアジアにいこう!
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おまけ 飯 • ロサンゼルスの飯は食うな、まずい。 •
ベネチアンのご飯はうまくないが食べると思い出になる • MGMのご飯はおいしい!食べるべき! • エイジドステーキを食べよう! • 嫌になったらカップ麺を食べよう! • ヌードルアジアにいこう!
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おまけ 飯 • ロサンゼルスの飯は食うな、まずい。 •
ベネチアンのご飯はうまくないが食べると思い出になる • MGMのご飯はおいしい!食べるべき! • エイジドステーキを食べよう! • 嫌になったらカップ麺を食べよう! • ヌードルアジアにいこう!
Editor's Notes
有料で半日 or 一日のワークショップが用意されている ワークショップの半分くらいの時間で一通りのサービスの説明・目的・細かいコマンドなどの説明 実際に手を動かして説明された構成をAWS専用のQwiklabで自分で作成し試せる 実際はsageMakerに講義用Jupyter notebookをダウンロードして実施 高度な技術を解説付きで学べるので普通のワークショップより学びが大きい 今回は2講義受講 Athena, PostgreSQL, Elasticsearchを使ってデータの分析をする AWS IoTを使って、大量のデバイスをプロビ・操作する よいコンテンツは社内講義に活かす目的
よいコンテンツは社内講義に活かす目的
Raspberry PI zeroをAWS IoT coreを使って接続し、ルールを設定、SNS経由でDynamoDBを更新するワークショップ 会場の大きな画面に接続された自分のデバイス名が投影されて俄然やる気がでる 会場で一番はやくデバイス名を出すことに成功したものの、自分の名前をTypoってた・・ 技術者との会話が一番多いWorkshopだった 個人で持ち寄ったラズパイを接続し、お互いデモを行ったりしてた
新サービスで発表された機械学習用のラベリングをmturkなどで依頼・データをSageMaker側で一元管理できるサービス Workshop用の写真データ10枚のラベリング(人が写っているかいないか)が依頼後10分で完了 ラベル作成者の正確性もスコアリングされ、優先度が変化 プライベートに限定したラベリング依頼も可能なので社内利活用も!?