## 自己紹介
- 夏目 祐樹 (ナツメ ユウタ)
- クラスメソッド株式会社
  - CX事業本部 Delivery部
  - 自称 サーバーレスエンジニア
- 好きなAWSサービス
  - Lambda, DynamoDB, SQS, Glue
- 最近やってるゲーム
  - FF14 (極ゴルベーザ討滅戦、勝てない)
  - 崩壊スターレイル (均衡レベル5になったけど、育成素材が足りない)

## LlamaIndexについて (1)
- https://gpt-index.readthedocs.io/en/latest/
- LLMは大量の公開情報で学習されている
- LLMをプライベートデータで強化するためのFrameworkがLlamaIndex
- OpenAIのLLMを使用することもできる
- 既存のデータソースとデータ形式を取り込むためのコネクタ
- データ(インデックス、グラフ)を簡単に使用保存するための方法

## LlamaIndexについて (2)
![[9005514175731682] スクリーンショット 2023-05-26 14.29.42](https://mimemo.s3-ap-northeast-1.amazonaws.com/attachment/9614b200-81d6-4743-9712-2e2e35666fe8.png)

## 作りたいもの
- Developers IOの記事を収集する仕組みを作ったので、学習させる仕組みも実装したい

![[9005514175400231] luciferous-devio-index(1)](https://mimemo.s3-ap-northeast-1.amazonaws.com/attachment/e51613aa-ca9d-4f21-8ff2-7de038f39545.png)

## 完成してません

## 言い訳 (1)
- Developers IOの記事を約40,500件を仕組みとは別に学習させようとしてみた
- エラーが色々出てうまく動かなかった
  1. EC2上でしてみた -> 学習開始から3日後、文字列を解釈するライブラリでエラー
  1. GlueのPython Shell Jobでやってみた -> 学習開始から2日後、学習したデータをzip圧縮しようとしたらメモリ超過でエラー 
  1. GlueのPython Shell Jobでやってみた -> 学習開始の翌日、学習したデータをJSON化しようとしたらメモリ超過でエラー

## 言い訳 (2)
- 家のGaming PCにWSL2の環境を構築し、メモリ26GBを使えるようにして学習させた
  - 2日で学習は完了した
  - 完了したが吐き出されたデータは約6.5GBあった
- これをサーバーレスで扱うには色々考慮する必要がある

## どう学習させていくか
- Indexのファイルを維持する
  - GlueのPython Shell Job (もともと使う予定だったやつ)
  - Fargate
- Indexのファイルを諦める
  - ローカル以外の場所をLlamaIndexのストレージとして利用する

## GlueのPython Shell Job
- AWSのサーバーレスなコンピュートリソースの一つ
- Glue JobではPython Shell Jobの他にSpark Jobもある
- 計算能力は1DPUもしくは0.0625DPU (1/4 DPU)
  - 1DPU = 4つのvCPUと16GBのメモリ
- Python Shell JobではPython3.6かPython 3.9のどちらかを使用できる
- タイムアウトは多分青天井
  - 100年を設定してみたら何故かJob DetailのUpdateができてしまった
    - なんで？

## Python Shell Jobで使えるライブラリ
- ある程度のライブラリははじめからインストールされている
- Python 3.6
  - `awscli==116.242`, `botocore==1.12.232`, `boto3==1.9.203`, `pandas==0.24.2`
- Python 3.9
  - ライブラリセット: 分析
  - ライブラリセット: 分析 (一部抜粋)
    - `awscli==1.23.5`, `botocore==1.23.5`, `boto3==1.22.5`, `awswrangler==2.15.1`, `pandas==1.4.2`
  - ライブラリセット: なし (ここに書いたライブラリのみ)
    - `awscli==1.23.5`, `botocore==1.23.5`