refirio.org

※SageMakerの初期設定や、SageMaker Studio Labの登録を行った…程度で止まっている WSL2にStable Diffusion Web-UIをインストールできたので、いったんそちらで検証している ■EC2での利用 AWS EC2 GPUインスタンスでStable Diffusionを使う - Qiita https://qiita.com/nijigen_plot/items/27f8e987dda6aea5836d この解説をもとに、EC2で起動できそう 費用がどれくらいになるのかは、使う前に確認しておきたいが EC2 (Windows) で Stable Diffusion Web UI を使ってみる https://zenn.dev/kobayasd/articles/eab757ccc6bd6d この内容は試してみたい。AWSの中の人による記事らしい？ 似たような記事が他にあるかもしれないので、合わせて確認したい g4dn.xlargeの性能や金額についても、自分で確認しておきたい ■Amazon Bedrockでの利用 基盤モデル API サービス - Amazon Bedrock - AWS https://aws.amazon.com/jp/bedrock/ Amazon Bedrockがリリース！ Lambdaから画像を10枚生成してS3に置くまでの流れをやってみた | DevelopersIO https://dev.classmethod.jp/articles/bedrock-lambda-stable-diffusion/ AWSによる生成AIの新サービス「Amazon Bedrock」の可能性を考察する - Qiita https://qiita.com/nasuvitz/items/679674d93219cfb8320d Stable Diffusionなどの生成AIを簡単に使えるようになるらしい AmazonがジェネレーティブAIを構築するためのサービス「Bedrock」やAI用基礎モデル「Titan FM」を発表 - GIGAZINE https://gigazine.net/news/20230414-amazon-web-services-bedrock/ インフラの管理は不要らしい Amazon、ChatGPTのようなテキスト生成AI「Titan」 - PC Watch https://pc.watch.impress.co.jp/docs/news/1493983.html 「現在、限定プレビューを提供している」「テキスト生成、チャットボット、検索、テキスト要約、画像生成、パーソナライゼーションといった用途に活用できる」 専用のEC2インスタンスが裏側で起動されるみたい？ 今さら聞けない!? AWSの生成AIサービス Amazon Bedrock入門！ - Speaker Deck https://speakerdeck.com/minorun365/jin-sarawen-kenai-awsnosheng-cheng-aisabisu-amazon-bedrockru-men 後発の紹介記事 ■Amazon SageMakerでの利用 SageMaker → JumpStart → Foundation models 「Stable Diffusion 2.1 base」にある「表示 モデル」をクリック 新規にウインドウが開くので、画面右上の「Studio でノートブックを開く」をクリック ホームにある「SageMaker ドメインを作成」ボタンは何か クリックしてみると、「SageMaker Domain をセットアップ」画面が表示される とあるので、そのままにしておく 「ドメイン名」を決める必要があるようなので、ひとまず「study」としてみる 「ユーザープロファイル」の「実行ロール」は「新しいロールの作成」としてみる 「IAMロールを作成する」ダイアログが開くが、「指定するS3バケット」はひとまず「任意のS3バケット」としてみる（※本番運用では好ましくない設定かもしれない） 「ロールを作成」ボタンをクリック もとの画面に戻るので、「送信」ボタンをクリック 「VPCを選択」ダイアログが表示されたので、すでに作成してあるVPC「Study」を、サブネットは「Trust-A」を選択してみる（※本番運用では用途を理解して選択したい） 「保存して実行」ボタンをクリック 10分ほどしてから確認すると、ステータスが「Pending」から「InService」になっていた 作成したドメインは「SageMaker → Domains」から確認できる 話題のLlama 2という大規模言語モデルをAmazon SageMaker JumpStartで動かしてみた | DevelopersIO https://dev.classmethod.jp/articles/sagemaker-jumpstart-llama2/ Stable Diffusion を AWS でサクッと動かすために Sagemaker JumpStart を使ってみる https://zenn.dev/kobayasd/articles/8d2b3a1e1b5a2a 【無料】Amazon SageMaker Studio Labの始め方 https://zenn.dev/en2enzo2/articles/a1988487d5614b AWS SageMaker Studio 費用（ノートブックとインスタンスもシャットダウンしないと課金される） - Qiita https://qiita.com/Blahrmy/items/9cdeefe881299e9ca38c AWSで学習済み機械学習モデルを爆速でデプロイする方法 - NIFTY engineering https://engineering.nifty.co.jp/blog/17721 UIが一新されたAmazon SageMaker Studioの歩き方 | DevelopersIO https://dev.classmethod.jp/articles/how-to-walk-around-amazon-sagemaker-studio-new-ui/ Stable Diffusion Web-UI を SageMaker Studio で動かしてみる https://zenn.dev/kobayasd/articles/0371c7418b874e ※最初、ドメイン名「develop」で、VPC「Develop」上に作成しようとしたら、以下のエラーが表示された 上記のとおり「study」に作り直すと進んだが、どういうエラーなのかよく解らず Amazon SageMaker Studio ドメインを作成する際に 「Missing required key ‘VpcId’ in params」 エラーが発生した時の対処方法 | DevelopersIO https://dev.classmethod.jp/articles/tsnote-sagemaker-stuido-domain-missing-vpc/ Amazon SageMaker ドメイン作成時に設定が必要な各パラメータを解説 | DevelopersIO https://dev.classmethod.jp/articles/amazon-sagemaker-domain-setup-parameter/ ■Amazon SageMaker Studio Lab 【AWS グラレコ解説】データサイエンスの学びを支援する Amazon SageMaker Studio Lab をグラレコで解説 - builders.flash☆ - 変化を求めるデベロッパーを応援するウェブマガジン | AWS https://aws.amazon.com/jp/builders-flash/202205/awsgeek-sagemaker-studio-lab/?awsf.filter-name=*all > AWSはAmazon SageMakerをすでに提供していますが、SageMakerとStudio Labは大きく3つの点で異なります。 > 1点目はAWSアカウントが不要であること、2点目は無料であること、3点目は利用可能な機能です。 > Studio Labは機械学習の学びや検証を行うため、SageMakerは検証した後の本格的な機械学習モデルの開発と運用のため、と役割が異なります。 > Studio Labにはもちろん SageMakerほど豊富な機能はありませんが、学習に十分な機能とスペックを備えています。 【無料】Amazon SageMaker Studio Labの始め方 https://zenn.dev/en2enzo2/articles/a1988487d5614b Amazon SageMaker Studio Lab 使ってみた！ | リウコムTechブログ https://www.ryucom.co.jp/blog/aws/3787 ※Jupyter Notebookをベースにした開発環境 Google Colaboratoryでも同じような環境が提供される 「Request free account」をクリック 以下のとおり入力して「Submit request」をクリック Enter your email: refirio@example.com Enter your first name: Taro Enter your last name: Yamada Select your country: Japan Enter your company or organization name: example Select your occupation: Programmer Why are you interested in Amazon SageMaker Studio Lab?: Work Enter referral code: （空欄） 以下のように表示された 少し待つと、no-reply@studiolab.sagemaker.aws から「Verify your email」というメールが届く 本文にある「Verify your email」ボタンをクリックすると、以下のように表示された ウェイトリストに登録されたとのことなので、いったん待つ 3〜4日ほどで、「Account request approved」というメールが届いた メールの案内に従って、アカウント登録を行う Enter your email: refirio@example.com Create a password: ******** Confirm the password: ******** Enter a username: example 登録すると「Verify your email」の画面が表示される 同じタイトルでメールが届いているので、メールの案内に従って認証する SageMaker Studio Lab https://studiolab.sagemaker.aws/login 手順中で作成したアカウントでログインできた 「Start runtime」をクリック と表示された 会社電話番号の 070-1254-9201 を入力（「+81 07012549201」とした。「+81 7012549201」だとエラーになった） 確認コードが送られてくるので入力する 起動が完了すると、「Open Project」の丸ボタンに色が付くのでクリック JupyterLab（データ分析ツール）が起動する 画面右側に、以下のコードが入力されている箇所がある コードが記述されている部分をクリックして、Shift+Enterで実行できることを確認する 新規にファイルを作成してみる 画面左上の「＋」をクリックし、「default:Python」を選択する と入力して、Shift+Enterで実行できることを確認する 作業が終わったら、「Stop runtime」をクリックして終了させておく （終了を忘れると課金が始まって…ということではなく、時間を過ぎると自動でセッションが切断されるらしい）