評価環境を設定する - Amazon SageMaker AI
前提条件JumpStart モデル評価用に SageMaker AI Studio をセットアップするSageMaker AI のコストについて理解する

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評価環境を設定する

テキスト分類評価用の JumpStart モデルにアクセスするように SageMaker AI Studio を設定します。このセクションでは、アクセス許可の設定と、モデルをデプロイする前に関連するコストについて説明します。

前提条件

開始する前に、SageMaker AI アクセス許可を持つAWSアカウントがあることを確認してください。アカウントのセットアップ手順については、SageMaker AI の前提条件を設定する」を参照してください。

JumpStart モデル評価用に SageMaker AI Studio をセットアップする

SageMaker AI Studio にアクセスできない場合は、ドメイン作成のための「高速セットアップ」を参照してください。

SageMaker Studio でテキスト分類プロジェクトを開始するには:

  1. Amazon SageMaker AI Studio コントロールパネルを開きます。

  2. ユーザープロファイルを選択します。

  3. [Studio を開く] を選択します。

  4. Studio がロードされるまで待ちます (初回起動時には 2～3 分かかる場合があります)。

  5. JumpStart が左側のナビゲーションパネルに表示されていることを検証します。

SageMaker AI のコストについて理解する

SageMaker AI Studio を使用すると、以下のコストが発生します。

  • SageMaker AI エンドポイントのホスティング (インスタンスタイプと期間によって異なります)。

  • データセットとモデルアーティファクト用の Amazon S3 ストレージ

  • ノートブックインスタンスランタイム (対象アカウントのAWS無料利用枠の対象となる一部の使用量）。

注記

Studio インターフェイスの使用では、追加料金は発生しません。

コスト管理に関する推奨事項

評価中のコストを最小限に抑えるには、次の推奨事項に従ってください。

  • DistilBERT モデルと BERT モデルに指定されているデフォルトのインスタンスを使用します。

  • 評価の直後にエンドポイントを削除します。

  • AWS 料金見積りツールを使用して、使用状況をモニタリングします。

  • 現在のストレージの料金については、「Amazon Simple Storage Service の料金」を参照してください。

警告

このチュートリアルを完了したら、継続的な料金が発生しないように、エンドポイントをシャットダウンし、リソースをクリーンアップしてください。

「テキスト分類モデルを選択してデプロイする」に進みます。