【AWS】SageMakerでGPUを使用する手順【DeepLearning】

普段は「Google Colaboratory」を使っていますが、無料使用だとGPU使用に制限があるため、すぐにGPUが使えなくなってしまいました。

いい機会なので、AWSの「SageMaker」を使って、GPUを利用して、Deep Learningをやっていきたいと思います。

またGitHubとSageMakerの連携も試してみたいと思います。

SageMakerとGitHubの連携手順

まずはAWSのコンソールにアクセスし、SageMakerを選択します。

さて、今回はGitHubにあるソースコードを使用したいので、SageMakerとGitHubを連携します。

SageMakerの画面に遷移したら、左側のメニューからGitリポジトリを選択します。

Gitリポジトリ画面に遷移したら、「リポジトリの追加」ボタンを押下します。

リポジトリの追加画面に遷移したら、「CodeCommitかGitHub等のサードパーティ製のリポジトリか」を選択出来ます。

選択したら、SageMakerのリポジトリ名、GitリポジトリのURL(この場合は連携したいGitHubのURL)、ブランチ名を入力します。

そして、Git認証情報として、Secret Managerを設定します。

今回はすでに作成しているSecret Managerを選択し、利用します。

作成していない場合は、以下のようにシークレットの作成を選んで、作成して下さい。

ユーザー名とパスワードにはGitHubのIDとパスワードを指定して、「シークレットの作成」ボタンを押下します。

Secret Managerの設定が完了したら、「リポジトリの追加」ボタンを押下します。

SageMakerでノートブックインスタンスの設定

さて、ここからはノートブックインスタンスを作成します。

SageMakerの画面の左側に「ノートブックインスタンス」というメニューがありますので、こちらをクリックします。

画面遷移したら、「ノートブックインスタンスの作成」ボタンを押下します。

すると、「ノートブックインスタンスの作成」画面に遷移します。

画面遷移したら、ノートブックインスタンス名とインスタンスタイプを選択します。

今回はGPUを使いたいので、「ml.p2.xlarge」を選択します。

また上記の画像でも出ていますが、Elastic Inferenceを設定しておくと、推論コストが下がるみたいなので、「ml.eia.medium」を選択しておきます。

IAMロールは必要であれば新しいロールを作成します。

Gitリポジトリは先程連携させたリポジトリを選択して、「ノートブックインスタンスの作成」を押下します。

ノートブックインスタンスを使ってみる

さて、ここまで来たらノートブックインスタンスでGPUが使えるか検証してみます。

以下のようにコードを記述します。

import torch

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

これはPyTorchでGPUが使えたらGPUを使い、使えない場合はCPUを使うというコードになります。

そして、deviceの中身を出力してみます。

最後に

さて、今回はSageMakerを使って、GPUを動かしてみました。

GPUであれば重たいDeep Learningの処理もCPUと比べたらパフォーマンスが良くなるので、本格的に実装してみたい人にとっては有効な手になると思います。

また、AWS認定資格や他のサービスについての記事もありますので、よろしければそちらもご参照頂けたらと思います。

ここまでお読み頂き、ありがとうございました。

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