第4回 手を動かして強化学習を体験してみよう（自動運転ロボットカーDeepRacer編）：AWS DeepRacer入門（3/3 ページ）
リソースの削除。忘れずに実行しよう！
公式ブログでも説明さているが、非常に重要なので、本稿でも具体的な手順を取り上げておく。
ステップ1： モデル作成のページを開く
DeepRacerコンソールを開いて、図36に示すように、左にあるメニューから［Reinforcement learning］（強化学習）リンクをクリックして［Reinforcement learning］ページを開き、［Create model］ボタンをクリックして［Create model］ページを開く。
ステップ2： 関連リソースをリセットする
［Create model］ページが表示されたら、［Account resources］欄の［Reset resources］ボタンをクリックする（図37）。これにより、IAMロールやDeepRacerリソーススタック（具体的には「Amazon SageMaker」や「RoboMakerシミュレーションアプリケーション」などの関連リソース）が自動的に削除される。
削除にかかる時間は、リソースのサイズなどによって異なると考えられるが、最もシンプルなものだと2分程度である。
リソースの削除はこれだけで十分だが、モデルを保存している「S3バケット」だけは自動削除されない。S3バケットには、学習済みのモデルなど重要なデータが保存されており、間違って削除してしまうと取り返しが付かない。自動削除されないのは、そういった問題を回避するための対処である。なお、S3バケットの料金は非常に安価であるため（本稿の実行内容だけであれば1カ月数百円程度と見てよい。厳密には公式の料金表を参照してほしい）、「削除しなくても大きな問題はない」とAWSは判断しているようだ。
ちなみに、本稿の内容を実行した場合の筆者の課金例（※1米ドル＝110円で計算）は、以下の通りで、S3（2回程度実行かつ1日のみ）は4円程度だった。
- RoboMaker： 459円
- SageMaker： 110円
- S3： 4円
- Kinesis Video Streams： 2円
- 合計： 575円
ステップ3： S3バケットを削除する
学習済みモデルも含めて全て削除するには、手動でS3バケットも削除する必要がある。具体的には、S3コンソールのホームページを開いて、図38のように、対象のS3バケットを選択して［削除］ボタンをクリックすればよい。
課金内容の確認について
課金の状況は、［Cost Explorer］ページ（図39）や［請求ダッシュボード］ページ（図40）で確認できる。
ただし、課金内容は即座には反映されない。数日後など時間をおいてからアクセスし、確認してみてほしい。
さらなる学習コンテンツ
基本的な解説は今回までとなるので、応用的な内容に進みたい読者のために、お勧めの学習コンテンツを簡単に示しておこう。
- DeepRacer公式の日本語チュートリアル（あらためて読みながら再実践するのもお勧め）
- AWS DeepRacer公式の開発者ガイド（全ての基本情報が記載されている）
- レースで速く走らせるためのヒント（非公式コンテンツ）： ピットストップ - AWS DeepRacer | AWS（レースで勝ちたいなら、ここでヒントを探したり、ネット検索したりしてみよう）
- AWS DeepRacer公式の無料オンライン講習（履修推定時間は90分：図41、実機を含む解説：図42、英語音声だが日本語字幕あり：図43、履修証明書あり：図44）
図42 実機を含む解説（DeepRacer公式トレーニング）
今回は実践編として、学習＆評価してバーチャルレースで走らせるまでの手順を解説した。
ちなみにDeepRacer実機は、米国でもまだ予約購入しかできない状態で、リリースされていない。実機の解説などは、日本での製品リリースが行われてから検討する予定だ。本連載は今回まででいったん完結とする。Please follow on Twitter @DeepInsiderJP.
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