FAQ¶
SageMakerモデルとは何ですか？¶
AWS MarketplaceでサブスクライブしたYomiToku-Proのモデルパッケージから作成する、Amazon SageMaker AI上のリソースです。リアルタイム推論とBatch Transformのどちらでも、最初にSageMakerモデルを作成します。
SageMakerモデルを作成しただけでは推論インスタンスは起動しません。リアルタイム推論ではエンドポイント、Batch Transformではジョブを作成したときに推論インスタンスが使用されます。
SageMakerモデルはどのように作成しますか？¶
Step 1: SageMakerモデルを作成するを参照してください。手順の概要は次のとおりです。
- AWS MarketplaceでYomiToku-Proをサブスクライブする
- 使用するソフトウェアバージョンとリージョンを選択する
- SageMakerモデル名と実行ロールを設定する
- サブスクライブしたモデルパッケージをコンテナ定義に指定する
- モデルを作成する
軽量版（liteモデル）はどのように作成しますか？¶
Lite版は通常版とは別のAWS Marketplace製品です。Lite版製品をサブスクライブし、その製品のModel Package ARNを使ってSageMakerモデルを作成します。詳細はBatch Transformの軽量モードを参照してください。
モデル作成画面に「環境変数」がありません¶
環境変数の設定は不要です。「モデルパッケージサブスクリプションの選択」で、通常版では通常版製品、Lite版ではLite版製品を選択してください。Marketplace ModelPackageでは購入者による環境変数追加が許可されておらず、AWS CLIやCloudFormationでも追加できません。
Model Package ARNはどこで取得できますか？¶
Amazon SageMaker AIコンソールの AWS Marketplace resources > モデルパッケージ > AWS Marketplaceサブスクリプションから、通常版またはLite版の対象製品と使用するバージョンを開き、詳細画面の Model Package ARNをコピーします。通常版とLite版では別々のARNが必要です。
configureのURLから取得できない場合は、MarketplaceからSageMakerモデルを作成し、Deployments & inference > モデルのモデル詳細画面から取得できます。既にモデルを作成済みの場合は、aws sagemaker describe-modelでも確認できます。具体的な手順はModel Package ARNを取得するを参照してください。
作成済みモデルを後からliteモデルへ変更できますか？¶
いいえ。作成済みのSageMakerモデルではコンテナ定義を変更できません。Lite版製品をサブスクライブし、そのModel Package ARNを使って別のSageMakerモデルを作成してください。
リアルタイム推論とBatch Transformで別々のモデルが必要ですか？¶
同じモデル設定を利用する場合は、同じSageMakerモデルを参照できます。ただし、通常版とLite版はModel Package ARNが異なるため、それぞれ別のSageMakerモデルが必要です。
Batch Transformにエンドポイントは必要ですか？¶
いいえ。必要なのはSageMakerモデルです。エンドポイント設定とリアルタイムエンドポイントは作成せず、モデル作成後にBatch Transformを実行するへ進んでください。
Batch Transformの出力はどこに保存されますか？¶
Batch Transformジョブで指定したS3出力プレフィックスへ保存されます。各入力オブジェクトの名前に.outが付与され、YomiToku-Proの解析結果がJSONとして格納されます。詳しくは.outファイルを確認・ダウンロードするを参照してください。
図をMarkdownやHTMLへ出力するときに元文書は必要ですか？¶
必要です。JSONには図の位置情報は含まれますが、切り出す元画像は含まれません。図を画像として出力する場合は、Batch Transformの.outと元の画像またはPDFをセットで保管してください。