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머신러닝|딥러닝

AWS, 아마존 세이지메이커 신규 기능 발표

2022.12.01 편집부  |  CIO KR
아마존웹서비스(이하 AWS)는 AWS 리인벤트(AWS re:Invent) 행사에서 엔드투엔드 머신러닝(ML) 서비스인 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)를 위한 신규 기능을 발표했다. 

AWS 인공지능 및 머신러닝 부문 브라틴 사하 부사장은 “이번에 발표된 새로운 아마존 세이지메이커 기능은 ML 모델의 엔드투엔드 개발과 배포를 더욱 쉽게 가속화할 수 있다”며, “전용 거버넌스 툴부터 차세대 노트북 경험, 간소화된 모델 테스트, 지리공간 데이터에 대해 강화된 지원에 이르기까지, AWS는 아마존 세이지메이커의 성공을 기반으로 고객이 ML을 대규모로 활용할 수 있도록 지원하고 있다”고 말했다.
 

아마존 세이지메이커는 고객이 ML 모델 수명 주기 전반에서 거버넌스를 보다 쉽게 ​​확장할 수 있도록 지원하는 새로운 기능을 제공한다. 조직 내에서 모델과 사용자 수가 늘어남에 따라 최소 권한 액세스 제어를 설정하고 모델 정보(입력 데이터 세트, 훈련 환경 정보, 모델 사용 설명, 위험 등급 등)를 문서화하기 위한 거버넌스 프로세스를 설정하기가 더 어려워졌다. 모델이 배포되면 고객은 편향과 피쳐 드리프트를 모니터링해 모델이 예상대로 실행되는지 확인해야 한다.

아마존 세이지메이커 롤 매니저(Amazon SageMaker Role Manager)는 액세스와 권한을 더 쉽게 제어할 수 있다. 적절한 사용자 액세스 제어는 거버넌스의 기본이며 데이터 프라이버시를 지원하고 정보 유출을 방지하며 실무자가 업무를 수행하는 데 필요한 도구에 액세스할 수 있도록 한다. 

아마존 세이지메이커 모델 카드(Amazon SageMaker Model Cards)는 모델 정보를 AWS 콘솔에 저장할 수 있는 단일 위치를 제공하여 모델 수명 주기 동안 문서 작업을 간소화한다. 새로운 기능은 입력 데이터 세트, 훈련 환경, 훈련 결과와 같은 훈련 세부 정보를 아마존 세이지메이커 모델 카드에 직접 자동으로 채운다. 또한 실무자는 모델 정보(성능 목표, 위험 등급 등), 훈련 및 평가 결과(편향 또는 정확도 등)를 문서화하기 위해 셀프 가이드 질문지를 사용하여 추가 정보를 포함하고, 향후 참조를 위해 관찰 결과를 기록하여 거버넌스를 개선하고 책임 있는 ML 사용을 지원할 수 있다.

아마존 세이지메이커 모델 대시보드(Amazon SageMaker Model Dashboard)는 배포된 모델과 엔드포인트에 대한 포괄적인 개요를 제공하여 실무자가 한 곳에서 리소스와 모델 동작을 추적할 수 있도록 한다. 고객은 대시보드에서 AWS의 모델 및 데이터 드리프트 모니터링 기능인 아마존 세이지메이커 모델 모니터(Amazon SageMaker Model Monitor)와 AWS의 ML 편향 감지 기능인 아마존 세이지메이커 클래리파이(Amazon SageMaker Clarify)와의 기본 통합을 사용할 수도 있다. 

차세대 노트북 아마존 세이지메이커 스튜디오 노트북(Amazon SageMaker Studio Notebook)은 실무자에게 데이터 탐색에서 배포까지 완전관리형 노트북 경험을 제공한다. 팀의 규모와 복잡성이 증가함에 따라 수십 명의 실무자가 노트북을 사용하여 공동으로 모델을 개발해야 할 수 있다. AWS는 사용자에게 최고의 노트북 경험을 계속 제공하기 위해 고객이 노트북 코드를 조정하고 자동화하는 데 도움이 되는 세 가지 신규 기능 ▲데이터 준비 간소화 ▲데이터 사이언스 팀 간 협업 가속화 ▲노트북 코드를 프로덕션 준비 작업으로 자동 변환을 출시했다.

아마존 세이지메이커 인퍼런스(Amazon SageMaker Inference)는 실무자가 동일한 실제 추론 요청 데이터를 실시간으로 사용하여 새 모델의 성능을 프로덕션 모델과 쉽게 비교할 수 있는 기능을 제공한다. 이제 실무자는 자체 테스트 인프라를 구축하지 않고도 동시에 수천 개의 새로운 모델로 테스트를 쉽게 확장할 수 있다. 먼저, 고객이 테스트하려는 프로덕션 모델을 선택하면 아마존 세이지메이커 인퍼런스는 완전히 동일한 조건으로 호스팅 환경에 새 모델을 배포한다. 

아마존 세이지메이커는 프로덕션 모델에서 수신한 추론 요청의 복사본을 새 모델로 라우팅하고 대시보드를 생성하여 주요 메트릭 간의 성능 차이를 표시하므로, 고객은 각 모델이 어떻게 다른지 실시간으로 확인할 수 있다. 고객은 새 모델의 성능을 검증하고 잠재적인 오류가 없다고 확신한 후 안전하게 배포할 수 있다. ciokr@idg.co.kr
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