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Cinnamon AI は、Amazon SageMaker マネージドスポットトレーニングで ML モデルのトレーニングコストを 70% 節約 | Amazon Web Services

開発者はモデルの予測を継続的に改善できるよう、絶えず機械学習 (ML) モデルのトレーニングと再トレーニングを行っています。データセットのサイズに応じて、モデルトレーニングジョブは数分から数時間、または数日かかることもあります。ML 開発は、複雑で費用のかかる反復的なプロセスになることがあります。コンピューティング集約型であるため、ML 開発のコンピューティングコストを低く抑えることは重要で、コスト削減はスケーラビリティを達成する上でのカギを握っています。 Amazon SageMaker は、ML モデルを大規模に構築・トレーニング・チューニングおよびデプロイするための完全マネージド型のサービスです。Amazon SageMaker のマネージドスポットトレーニングでは、Amazon EC2 スポットインスタンスをトレーニングに使用することで、トレーニングコストを最大 90% 節約できます。 EC2 スポットインスタンスは、ML トレーニングワークロードの計算コストを最適化するための優れた方法です。 Amazon EC2 の空きキャパシティを利用することでオンデマンドインスタンスよりも最大 90% の...

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Suzuki Yutaro

一人会社の代表社員

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蜂谷

上場企業バックエンドエンジニア

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