[AWS] Amazon SageMaker 알아보기
AWS의 Amazon SageMaker를 통해 기존에 물리서버에서 하고있었던 기계 학습(Machine Learning) 환경을 Public Cloud 환경에서도 구현가능한지 확인해보고, 비용 측면이나 활용도 측면에서도 정말 좋은지 확인해보고자 작업을 진행하고 있습니다. Amazon SageMaker를 활용하기 위해 좀 더 알아본 내용과 AWS SageMaker 교육을 통해 알아본 내용을 같이 정리해보았습니다.
개요
Amazon SageMaker는 AWS에서 2017년 11월에 출시된 Cloud 기계 학습(Machine Learning) 서비스 입니다.
SageMaker를 사용하면 개발자가 Cloud 환경에서 기계 학습 모델을 생성, 학습 및 배포할 수 있습니다. 기계 학습을 위해 다양한 언어를 지원할 뿐만 아니라 학습 환경 구성, 학습, 배포하기 위한 pipeline을 제공하여 MLOps를 구현할 수도 있습니다. EC2에서 사용가능한 다양한 GPU 인스턴스를 제공하여 적합한 사양의 서버를 사용하여 기계 학습 시 사용할 수 있습니다. 제품 추천, 개인화, 지능형 쇼핑, 로봇 공학, 음성 지원 디바이스를 포함하여 20년에 걸친 Amazon의 실제 기계 학습 애플리케이션 개발 경험에 기반하여 구축된 서비스입니다.
사용 효과
아래 이미지는 AWS의 자료로 Amazon SageMaker를 사용하면 다양한 사용 효과를 얻을 수 있다고 합니다.
- TCO(Total Cost of Ownership) : IT 인프라를 구매, 설치, 실행 및 유지 관리하는 과정에서 발생하는 모든 비용
개인적인 생각으로는 AWS의 GPU 인스턴스의 가격이 저렴하진 않기 때문에 비용적인 측면은 많은 고민이 필요할 것 같지만, MLOps를 구현한다면 팀 생산성 증가와 자동화로 인한 비용 감소를 예측할 수 있을 것 같다는 생각이 듭니다.
다양한 지원
선도적인 기계 학습 프레임워크, 도구 키트 및 프로그래밍 언어 등 다양한 지원을 통해 더욱 자유롭고 효율적으로 Amazon SageMaker를 사용할 수 있도록 지원하고 있습니다.
프로그래밍 언어 같은 경우에는 다양한 언어를 지원하지만 내부적으로 python을 기준으로 동작한다고하니 참고하시면 좋을 것 같습니다.
다양한 기능
기계 학습에 기본적으로 필요한 Train, Pipelines, Deploy 등 뿐만 아니라 기계 학습 환경을 자유롭고, 간단하게 구성하기 위한 Notebooks, Model Monitor, Studio, Feature Store, Automatic Model Tuning 등 다양한 기능을 제공하고 있습니다.
- Amazon SageMaker Features
다양한 기능을 사용하여 최적의 학습 환경 및 MLOps를 구축할 수 있을 것 같습니다.
사용 고객
아래 이미지는 AWS의 자료로 Amazon SageMaker를 해외 기업뿐만 아니라 국내 기업에서도 Amazon SageMaker를 많이 사용하고 있는 것을 확인하실 수 있습니다.
AWS 기술 블로그에서는 Amazon SageMaker를 사용하여 모델을 개발하거나, 어떤식으로 사용하였는지 다양한 정보를 확인하실 수 있습니다.
[ Amazon SageMaker로 컬리(Kurly) 상품 후기 분류 모델 개발하기 ]
[ 농심의 Amazon SageMaker를 활용한 원자재 가격예측과 MLOps 여정 ]
지금까지 Amazon SageMaker가 어떤 것인지 알아본 내용을 정리해봤는데요. 실제 Amazon SageMaker를 사용해보면서 어떻게 사용하고 활용할 수 있는지 차차 정리해보도록 하겠습니다. 그럼 이만...! 끝...!
[Reference]
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