TensorFlow on AWS
AWS 上での TensorFlow 実行
AWS 上で TensorFlow フレームワークを実行する方法です。SageMaker AI、EC2 または EKS 上の Deep Learning AMIs/Containers を使ってモデルの学習とサービングを行います。
- コスト$$ ふつう
- 難易度●●●●●
- 未使用でも課金？いいえ
- 自己管理
たとえるなら使い慣れたレシピを、道具が揃った大きな厨房に持ち込むようなものです。
いつ使う？
✓ 使うべき場面
TensorFlow/Keras を使っている ML チームが、クラウドで大規模に実行したいとき。
✗ 避けるべき場面
フレームワークの制約がない新規プロジェクトでは通常 PyTorch を選択 → PyTorch on AWS。既製モデルだけが必要 → Bedrock。
よくある使い方
- SageMaker AI での Keras モデルの学習
- TensorFlow Serving によるモデルのサービング
- GPU での分散学習
料金はいくら？
- 課金方式: TensorFlow は無料です。実行するコンピューティングサービス（EC2、SageMaker AI、EKS）の料金を支払います。
⚠️ 料金の落とし穴
学習後に GPU instance を停止し忘れると大きな出費になります。
