組み込みアルゴリズムのインスタンスタイプ

Amazon SageMaker アルゴリズムのトレーニングとホスティングには、次の Amazon EC2 インスタンスタイプを使用することをお勧めします。

• ml.m5.xlarge、ml.m5.4xlarge、ml.m5.12xlarge

• ml.c5.xlarge、ml.c5.2xlarge、ml.c5.8xlarge

• ml.p3.xlarge、ml.p3.8xlarge、ml.p3.16xlarge

ほとんどの Amazon SageMaker アルゴリズムは、トレーニングに GPU コンピューティングを利用するように設計されています。ほとんどのアルゴリズムトレーニングでは、P2、P3、G4dn、G5 の GPU インスタンスをサポートしています。インスタンスごとのコストは高いものの、GPU はトレーニングをより迅速に行うため、費用対効果が高くなります。このガイドには例外が記載されています。

データのサイズとタイプは、どのハードウェア構成が最も効果を発揮するかどうかに大きな影響を与えます。同じモデルが定期的にトレーニングされる場合、インスタンスタイプの初期テストで、長期的に見てよりコスト効率の良い構成を発見できます。さらに、GPU に対して最も効率的にトレーニングするアルゴリズムは、効率的な推論に GPU を必要としない場合があります。最も費用対効果の高いソリューションを試してみてください。自動インスタンスレコメンデーションを取得したり、カスタムロードテストを実行したりするには、Amazon SageMaker Inference Recommender を使用します。

SageMaker ハードウェア仕様の詳細については、「Amazon SageMaker ML インスタンスタイプ」を参照してください。