Amazon SageMaker는 현재 사용 가능한 가장 강력한 기계 학습 플랫폼 중 하나입니다.AWS에서 설계한 이 플랫폼은 개발자와 데이터 과학자가 기계 학습 (ML) 모델을 구축, 교육 및 배포할 수 있도록 지원합니다.플랫폼에 여러 도구와 서비스를 통합하면 기계 학습 프로세스가 간소화됩니다.
이번 아마존 세이지메이커 리뷰에서는 아마존 세이지메이커의 기능, 이점 및 문제점에 대해 살펴보겠습니다.
주요 시사점
- Amazon SageMaker는 기계 학습 모델의 구축, 교육 및 배포를 간소화하는 완전 관리형 ML 서비스입니다.초보자와 전문가 모두에게 적합하며 ML 수명 주기의 모든 단계를 다룹니다.
- SageMaker Studio는 사용자가 하나의 인터페이스에서 데이터 준비, 교육 및 배포를 처리할 수 있는 올인원 개발 환경을 제공하여 협업과 생산성을 향상시킵니다.
- 확장성은 주요 장점이며, 이를 통해 SageMaker는 수동 인프라 관리 없이 대규모 데이터 세트 및 복잡한 모델의 리소스를 자동으로 조정할 수 있습니다.
- 종량제 및 스팟 인스턴스와 같은 옵션을 포함한 비용 효율적인 가격 책정은 대규모 프로젝트의 클라우드 리소스 사용을 최적화하여 기업이 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.
- TensorFlow, PyTorch, XGBoost와 같은 인기 있는 프레임워크에 대한 지원으로 유연성이 보장되므로 개발자가 기계 학습 작업에 익숙한 도구와 사용자 지정 알고리즘을 사용할 수 있습니다.
- 엔드투엔드 ML 라이프사이클 관리는 데이터 준비부터 모델 배포까지 모든 것을 다루며 전체 개발 프로세스에 걸쳐 원활하고 통합된 경험을 제공합니다.
- SageMaker Autopilot은 모델 튜닝을 자동화하여 팀에서 심층적인 ML 전문 지식 없이도 모델을 빠르게 최적화할 수 있도록 지원하여 배포 시간을 단축합니다.
- SageMaker Ground Truth는 수동 및 자동 데이터 레이블링을 결합하여 정확한 고품질 교육 데이터 세트를 생성하여 지도 학습 모델의 성능을 개선합니다.
아마존 세이지메이커란 무엇입니까?
그렇다면 AWS 세이지메이커란 무엇일까요?Amazon SageMaker는 모든 규모의 SageMaker 모델을 구축, 교육 및 배포할 수 있는 완전 관리형 서비스입니다.AWS에서 개발한 이 서비스는 개발자와 데이터 과학자가 인프라 설정, 데이터 관리, 모델 튜닝과 같은 ML의 일반적인 문제를 피할 수 있도록 도와줍니다.
SageMaker는 프로세스를 간소화하는 다양한 통합 도구를 제공하여 ML 개발과 관련된 부담을 덜어줍니다.광범위한 AWS ML 서비스 제품군의 일부로서 인기 있는 프레임워크에 대한 광범위한 지원을 제공하며, 기계 학습을 실험하는 초보자부터 대규모 프로젝트를 수행하는 고급 사용자까지 다양한 기술 수준에 적합합니다.
빌드하려면 AI 모델, SageMaker는 데이터 준비, 모델 교육 및 배포를 모두 한 곳에 통합하여 개발자에게 원활한 경험을 제공합니다.
아마존 세이지메이커의 주요 구성 요소
Amazon SageMaker에는 기계 학습 파이프라인의 여러 단계를 지원하는 기능이 가득합니다.다음은 많은 개발자들이 사용하는 플랫폼으로 만들어주는 가장 중요한 구성 요소 중 일부입니다.
세이지메이커 스튜디오
세이지메이커 스튜디오는 ML 개발에 맞게 조정된 통합 개발 환경 (IDE) 입니다.이 통합 환경을 통해 사용자는 하나의 인터페이스에서 모델을 모두 구축, 교육, 디버깅 및 배포할 수 있습니다.SageMaker Studio는 다양한 ML 작업을 위한 원클릭 설정을 제공하므로 수명 주기 전반에 걸쳐 모델을 더 쉽게 관리할 수 있습니다.
Studio는 다음과 같은 다양한 도구를 지원합니다. 머신 러닝 모델, 데이터 처리 및 모델 튜닝을 통해 환경을 수동으로 설정하는 것에 비해 시간이 절약됩니다.
세이지메이커 노트북
SageMaker 노트북은 사용자가 ML 코드를 작성, 테스트 및 실행할 수 있는 협업 공간을 제공합니다.Jupyter Notebooks를 기반으로 하는 이 노트북은 사용자 지정 옵션을 제공하며 필요한 ML 라이브러리로 사전 구성되어 있습니다.따라서 복잡한 설정을 다루지 않고도 모델 개발을 쉽게 시작할 수 있습니다.
사용자는 팀 내에서 코드를 쉽게 작성, 공유 및 배포할 수 있습니다.또한 SageMaker 노트북은 버전 제어와 통합되어 협업이 더욱 간소화됩니다.
세이지메이커 실험
여러 ML 실험을 추적하는 것은 어려울 수 있습니다. 특히 대규모 데이터 세트와 다양한 하이퍼파라미터를 처리할 때는 더욱 그렇습니다.SageMaker 실험은 사용자가 ML 실험을 추적하고, 관련 데이터를 관리하고, 여러 실행에서 결과를 비교할 수 있도록 하여 이 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.실험은 학습 데이터, 파라미터 및 코드 버전을 포함하여 ML 모델의 모든 변형을 캡처하므로 필요할 때 어떤 실험이든 재현할 수 있습니다.
세이지메이커 오토파일럿
수동 접근 방식을 선호하는 경우 SageMaker 오토파일럿은 모델 구축, 교육 및 조정을 위한 자동 도구입니다.오토파일럿은 데이터를 가져와 실험을 실행하고 다양한 모델을 생성하여 프로세스의 하이퍼파라미터를 최적화합니다.
오토파일럿은 이러한 작업을 자동화하여 모델 개발 속도를 높이는 동시에 고성능 결과를 제공합니다.이 기능은 머신러닝에 대한 심층적인 전문 지식은 없지만 응용 분야를 위한 견고한 모델이 필요한 사용자에게 특히 유용합니다.
세이지메이커 그라운드 트루스
Ground Truth는 감독된 ML 모델을 학습하는 데 필수적인 레이블이 지정된 데이터 세트의 생성을 간소화합니다.Ground Truth는 인간 라벨러와 자동 라벨링을 함께 사용하여 정확성과 효율성을 보장합니다.와 함께 데이터 수집 라벨링은 ML에서 가장 시간이 많이 걸리는 부분 중 하나인 Ground Truth는 이러한 프로세스의 대부분을 자동화하여 짧은 시간에 고품질 데이터 세트를 제공합니다.
아마존 세이지메이커는 어떻게 작동하나요?
Amazon SageMaker 워크플로는 기계 학습 파이프라인의 여러 단계에 해당하는 여러 단계로 나눌 수 있습니다.
데이터 준비
ML 모델을 구축하려면 먼저 데이터를 준비해야 합니다.SageMaker를 사용하면 S3와 같은 AWS 데이터 서비스와의 통합을 통해 데이터 세트를 쉽게 가져오고, 정리하고, 준비할 수 있습니다.AWS는 AI/ML을 사용하여 고객 보안을 개선하는 데 어떻게 도움이 됩니까?SageMaker는 고급 알고리즘을 데이터 준비 도구에 통합하여 효과적인 교육을 위한 데이터 세트를 준비할 수 있도록 합니다.
모델 빌딩
데이터가 준비되면 사용자는 모델 구축을 시작할 수 있습니다.세이지메이커는 텐서플로우, 파이토치, XGBoost를 비롯한 다양한 머신러닝 프레임워크를 지원합니다.사용자는 사전 빌드된 알고리즘을 선택하거나 각 프레임워크에 대해 사전 구성된 컨테이너가 포함된 SageMaker 환경을 사용하여 사용자 지정 모델을 구축할 수 있습니다.
모델 튜닝
하이퍼파라미터 조정은 모델 정확도를 개선하기 위한 핵심 단계입니다. 세이지 메이커 여러 번의 반복을 통해 모델에 가장 적합한 파라미터를 찾는 자동 하이퍼파라미터 최적화를 제공합니다.이 단계를 통해 모델이 최상의 성능을 발휘하여 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
모델 배포
모델이 학습되고 최적화되면 SageMaker는 배포 프로세스를 간소화합니다.모델을 관리형 SageMaker 인스턴스에 배포하거나 실시간 추론을 위해 엣지 디바이스로 푸시할 수 있습니다.또한 SageMaker는 A/B 테스트를 지원하므로 사용자는 모델을 완전히 배포하기 전에 프로덕션 환경에서 모델을 비교할 수 있습니다.
아마존 세이지메이커의 장점
Amazon SageMaker는 기계 학습 모델을 구축, 준비 및 배포하는 비즈니스에 가장 적합한 옵션 중 하나인 다양한 이점을 제공합니다.
확장성
SageMaker의 주요 장점 중 하나는 인프라에 대한 걱정 없이 ML 모델을 확장할 수 있다는 것입니다.대규모 데이터 세트에서 학습하거나 여러 엔드포인트에 모델을 배포해야 하는 경우 SageMaker는 배후의 복잡성을 처리하여 자동으로 확장됩니다.
비용 효율성
SageMaker의 가격 책정 모델은 사용한 만큼만 지불하는 구조를 기반으로 하므로 사용한 리소스에 대해서만 비용을 지불하면 됩니다.또한 SageMaker 스팟 인스턴스를 제공하므로 사용자는 더 낮은 요금으로 사용하지 않는 AWS 용량을 사용하여 비용을 절감할 수 있습니다.예산에 제약이 있는 사용자에게는 SageMaker가 ML 프로젝트를 위한 경제적인 옵션이 될 수 있습니다.
엔드-투-엔드 머신 러닝 라이프사이클
SageMaker는 다음과 같은 기계 학습 파이프라인의 모든 부분을 다룹니다. 데이터 수집 배포에.이러한 엔드-투-엔드 라이프사이클 지원은 프로세스를 단순화하여 팀이 인프라를 관리하거나 다른 도구를 전환하는 대신 모델 성능을 개선하는 데 집중할 수 있도록 합니다.
아마존 세이지메이커의 단점
SageMaker는 많은 이점을 제공하지만 몇 가지 제한 사항도 있습니다.
한계 및 장단점
SageMaker의 주요 단점 중 하나는 학습 곡선입니다.신규 사용자, 특히 AWS 또는 기계 학습 개념에 익숙하지 않은 사용자는 시작하기가 어려울 수 있습니다.또한 SageMaker는 사용자를 AWS 에코시스템에 묶어 두기 때문에 오픈 소스 도구를 선호하거나 향후 다른 플랫폼으로 마이그레이션하려는 사용자에게는 문제가 될 수 있습니다.
장점
확장 가능한 인프라
가파른 학습 곡선
스팟 인스턴스를 통한 비용 효율성
단점
AWS 벤더 락인
엔드-투-엔드 ML 라이프사이클 지원
제한된 사용자 지정 옵션
최종 생각
Amazon SageMaker는 개발 프로세스를 단순화하도록 설계된 다양한 기능을 갖춘 기계 학습 모델 구축 프로세스의 강력한 도구입니다.확장성, 비용 효율성 및 종합적인 지원을 제공하므로 기계 학습 모델을 구현하려는 모든 규모의 비즈니스에 탁월한 선택입니다.
자주 묻는 질문
세이지메이커는 AWS에서 무료인가요?
SageMaker는 기본 기능을 시험해 볼 수 있는 프리 티어를 제공하지만, 대규모 프로젝트의 경우 사용량에 따라 비용이 발생합니다.
세이지메이커는 오픈소스인가요?
SageMaker는 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 오픈 소스 프레임워크를 지원하지만 플랫폼 자체는 오픈 소스가 아니며 AWS 서비스와 긴밀하게 통합됩니다.
아마존 세이지메이커는 사용하기 쉬운가요?
경험 수준에 따라 다릅니다.경험이 많은 AWS 사용자는 탐색하기가 더 쉽지만, 처음 사용하는 사용자는 학습에 어려움을 겪을 수 있습니다.
세이지메이커는 S3를 사용하나요?
예. SageMaker는 AWS S3와 통합하여 모델 구축 프로세스 중에 데이터 세트를 저장하고 검색합니다.
