ローカルPCにAIプログラミング環境を用意してもよいが、今後サービスとして公開することを見越して クラウドの環境を用いてやってみる。

クラウドサーバにはいろいろとあるが、普及率や情報量、価格などを考慮して「AWS」をまずは使ってみる。

AWSログイン https://portal.aws.amazon.com/billing/signup#/start

• EC2で仮想サーバを立ち上げ このあたりを参考に。 https://business.ntt-east.co.jp/content/cloudsolution/column-37.html#section-04

  • 仮想サーバとしていろいろなマシンイメージ(AMI)が用意されている。深層学習向けのマシンイメージもあるが、 無料利用枠の対象ではない。（※できればこれを使いたいが。。。） Amazon Linux という独自のディストリビューションなどもある。ひとまず無料利用枠にあるLinux系のマシンイメージを使う。
    • インスタンス作成し、仮想サーバへSSH接続などは簡単にできた。 インスタンス削除も出来た。ただ削除した場合、実際にイメージが削除されるまでタイムラグがあり、1、2日かかるそう。 SSH接続する際、使用するイメージによってユーザー名が違うことに注意。 https://hacknote.jp/archives/53467

• Amazon SageMaker というAWS上で機械学習を構築/デプロイできる環境が用意されている。

  • Jupyterノートブックそのまま。ただこちらも無料期間が2か月と限定されている。使ってみたいが、期間が短いのでタイミングを見極めたい。

• AWS深層学習コンテナ

  • 深層学習フレームワークがプリインストールされたDockerイメージ。 Amazon ECR と AWS Marketplaseから無料入手できると書いているが、有料っぽくも見える。ハッキリした情報が今のところわからない。

EC2を利用することで利用料金が発生した。（AWS無料枠で運用していたはずだが。。。） 利用料金が発生するケースがいろいろとわかったため記載する。

1. インスタンスを2つ作成していたため、ストレージ無料枠を越えていた。 （ストレージ容量はインスタンスそれぞれではなく、インスタンスを合算したものとなるので注意！）

2. 停止したインスタンスでElastic IP Addressを関連付けていた。 （IPアドレスを固定化する機能であり、インスタンス起動中であれば利用料発生しないが、 インスタンス停止状態で Elastic IP Address を関連付けたままにしていると利用料が発生する）

   参考：https://qiita.com/Yuji-Ishibashi/items/bb1c0042fd16a9350c5a