🚀 ニフティ’s Notion

• Amazon Rekognitionを使ってラベリングした画像から機械学習モデルを作成する
• Amazon RekognitionのAPIを使って、学習した機械学習モデルに推論させてみる

1. Amazon Rekognitionのコンソールにアクセスし、「カスタムラベルを使用」をクリック
2. Amazon Rekognition カスタムラベルのコンソールに遷移するので、「プロジェクト」をクリック
3. 「プロジェクトの作成」をクリック
4. プロジェクトを作成する

   

1. 「データセットを作成」をクリック
2. データセットを作成する
   1. 設定オプション: 1つのデータセットで作成
   2. 画像をインポートする: SageMaker Ground Truthでラベル付けされた画像をインポートする
   3. マニフェストファイルの場所: SageMaker Ground Truthのラベリング結果が出力されているmanifestファイルの S3バケットのURIを入力
      💡

      manifestファイルの場所

      1. SageMaker Ground Truth ラベリングジョブのコンソールより、自分が作成したジョブを選択

         

      2. 「ラベリングジョブの概要」にある、「出力データセットの場所」から辿ることができる

         

      3. 「出力データセットの場所」のリンクをクリックし、manifests → output → output.manifest

         

      4. manifestファイルをクリックすると表示される詳細画面で、「S3 URIをコピー」で、S3バケットのURIをコピー

         

      5. コピーしたパスを「マニフェストファイルの場所」のテキストボックスにペースト

   

3. 以下のような画面になる

   

1. 「モデルのトレーニング」をクリック
2. 設定はデフォルトで「モデルをトレーニング」をクリック
   （ポップアップが表示されるので、再度「モデルをトレーニング」をクリック）
3. モデルの学習が開始すると、プロジェクトの詳細画面の「モデル」からステータスを確認することができる
   「モデルのステータス」から学習中の場合は TRAINING_IN_PROGRESS と書かれ、完了すると、 TRAINING_COMPLETED と表示される

   

   

1. プロジェクトの詳細画面の「モデル」から作成したモデルをクリック
2. モデルの詳細画面に遷移するので、「モデルを使用」をクリック
3. 「モデルの開始または停止」から、「開始」をクリック（ポップアップが表示されるので、「start」をクリック）

1. 以下の画像をダウンロード

   

2. Amazon S3のコンソールにアクセスして、 最初に作成したS3バケット を選択
3. 「アップロード」をクリックし、画像をアップロード

1. モデルの開始または停止のステータスが、「実行中」になったら準備完了！

   

2. 「モデルを使用する」から「画像を分析する」のコマンドを確認して、BucketとNameを置き換える
   1. Bucket: 最初に作成したS3バケット
   2. Name: goro.jpg

   

3. 画面の左下から、CloudShellをクリックして、起動

   

4. コマンドをペーストして実行（ペーストするとポップアップが表示されるので、「Paste」をクリック）

   

5. 推論結果が返ってくるはず！！

1. 「モデルを使用」の画面より、「停止」をクリック（ポップアップが表示されるので、 stop と入力して、「Stop」をクリック）
2. プロジェクトの一覧画面から、「削除」をクリック
3. テキストボックスに 削除 と入力し、「Delete associated datasets and models」をクリック
4. モデルとデータセットが削除されたら、以下のような画面になるので、 削除 と入力して、「Delete」をクリック

1. Amazon S3のコンソールより、 最初に作成したS3バケット を選択し、「空にする」をクリック
2. テキストボックスに 完全に削除 と入力し、「空にする」をクリック
3. 削除が完了したら、「終了」をクリック
4. 先ほどと同様に、 最初に作成したS3バケット を選択し、「削除」をクリック
5. バケット名を入力し、「バケットを削除」をクリック

MLOps