2020.12.10

AWS, 새로운 아마존 세이지메이커 기능 발표

편집부 | ITWorld
아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)는 AWS 리인벤트(AWS re:Invent) 행사에서 머신러닝 서비스인 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)의 새로운 기능을 대거 발표했다. 이로써 개발자들이 엔드투엔드 머신러닝 워크플로우의 모든 단계를 더욱 쉽게 자동화하고 확장할 수 있게 지원한다고 업체 측은 설명했다. 

아마존 세이지메이커는 머신러닝 과정의 단계별 어려움을 해결하는 완전 관리형 서비스로, 일반 개발자와 데이터 과학자가 머신러닝 모델을 쉽고 빠르게 준비, 제작, 훈련, 배치할 수 있게 돕는다.

현재 3M, ADP, 아스트라제네카, 바이어, 캐피탈 원, 도미노피자, 피델리티 인베스트먼트, GE 헬스케어, JP모간 체이스, 내셔널 풋볼 리그 등 수만 개의 고객사가 아마존 세이지메이커를 머신러닝에 활용하고 있다.

이번 발표는 AWS가 지난 1년 동안 제공한 50개 이상의 새로운 아마존 세이지메이커 기능에 더했다. 

‘아마존 세이지메이커 데이터 랭글러(Amazon SageMaker Data Wrangler)’는 머신러닝을 위한 데이터를 가장 빠르고 쉽게 준비하는 방법을 제공하고, ‘아마존 세이지메이커 피처 스토어’(Amazon SageMaker Feature Store)는 훈련과 추론을 위해 머신러닝 피처를 저장, 업데이트, 검색 및 공유할 수 있는 새로운 리포지토리를 제공한다. 

‘아마존 세이지메이커 파이프라인(Amazon SageMaker Pipelines)’은 머신러닝에 특화되고 사용이 간편한 지속적 통합/지속적 전달(CI/CD) 서비스다. 아마존 세이지메이커 파이프라인을 통해 개발자는 엔드투엔드 머신러닝 워크플로우의 각 단계를 정의할 수 있다. 이러한 워크플로우에는 데이터 로드 단계, 아마존 세이지메이커 데이터 랭글러로부터 변환, 아마존 세이지메이커 피처 스토어에 저장된 피처, 훈련 구성 및 알고리즘 설정, 디버깅 단계와 최적화 단계가 포함된다. 

‘아마존 세이지메이커 클래리파이(Amazon SageMaker Clarify)’는 머신러닝 워크플로우 전반에 걸쳐 편향 감지 기능을 제공해 개발자들이 머신러닝 모델의 공정성과 투명성을 높일 수 있도록 한다. 

개발자는 이제 시스템 리소스 활용도를 자동으로 모니터링하고 병목현상에 대한 경고를 제공하는 ‘딥 프로파일링 포 아마존 세이지메이커 디버거(Deep Profiling for Amazon SageMaker Debugger)’를 사용해 모델을 보다 빠르게 훈련할 수 있다. 

새로운 ‘디스트리뷰티드 트레이닝 온 아마존 세이지메이커(Distributed Training on Amazon SageMaker)’는 크고 복잡한 딥러닝 모델을 현재 방식 대비 최대 2배 빠르게 훈련할 수 있다. 

‘아마존 세이지메이커 에지 매니저(Amazon SageMaker Edge Manager)’는 개발자가 에지 디바이스 플릿에 배치된 머신러닝 모델을 최적화, 보안, 모니터링 및 유지할 수 있도록 돕는다. 

‘아마존 세이지메이커 점프스타트(Amazon SageMaker JumpStart)’는 개발자에게 동급 최강의 솔루션, 알고리즘 및 샘플 노트북을 찾기 위해 검색이 가능하고 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공한다. 

AWS 아마존 머신러닝 부사장인 스와미 시바수브라마니안은 “이번에 발표한 일련의 아마존 세이지메이커 툴은 개발자가 더 나은 가시성, 설명 가능성 및 자동화를 대규모로 구현하는 맞춤형 머신러닝 모델을 준비, 제작, 훈련, 설명, 검사, 모니터링, 디버그 및 실행하기 위한 엔드투엔드 머신러닝 파이프라인을 더 쉽게 구축할 수 있도록 지원한다”라고 말했다. editor@itworld.co.kr


AWS
2020.12.10

AWS, 새로운 아마존 세이지메이커 기능 발표

편집부 | ITWorld
아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)는 AWS 리인벤트(AWS re:Invent) 행사에서 머신러닝 서비스인 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)의 새로운 기능을 대거 발표했다. 이로써 개발자들이 엔드투엔드 머신러닝 워크플로우의 모든 단계를 더욱 쉽게 자동화하고 확장할 수 있게 지원한다고 업체 측은 설명했다. 

아마존 세이지메이커는 머신러닝 과정의 단계별 어려움을 해결하는 완전 관리형 서비스로, 일반 개발자와 데이터 과학자가 머신러닝 모델을 쉽고 빠르게 준비, 제작, 훈련, 배치할 수 있게 돕는다.

현재 3M, ADP, 아스트라제네카, 바이어, 캐피탈 원, 도미노피자, 피델리티 인베스트먼트, GE 헬스케어, JP모간 체이스, 내셔널 풋볼 리그 등 수만 개의 고객사가 아마존 세이지메이커를 머신러닝에 활용하고 있다.

이번 발표는 AWS가 지난 1년 동안 제공한 50개 이상의 새로운 아마존 세이지메이커 기능에 더했다. 

‘아마존 세이지메이커 데이터 랭글러(Amazon SageMaker Data Wrangler)’는 머신러닝을 위한 데이터를 가장 빠르고 쉽게 준비하는 방법을 제공하고, ‘아마존 세이지메이커 피처 스토어’(Amazon SageMaker Feature Store)는 훈련과 추론을 위해 머신러닝 피처를 저장, 업데이트, 검색 및 공유할 수 있는 새로운 리포지토리를 제공한다. 

‘아마존 세이지메이커 파이프라인(Amazon SageMaker Pipelines)’은 머신러닝에 특화되고 사용이 간편한 지속적 통합/지속적 전달(CI/CD) 서비스다. 아마존 세이지메이커 파이프라인을 통해 개발자는 엔드투엔드 머신러닝 워크플로우의 각 단계를 정의할 수 있다. 이러한 워크플로우에는 데이터 로드 단계, 아마존 세이지메이커 데이터 랭글러로부터 변환, 아마존 세이지메이커 피처 스토어에 저장된 피처, 훈련 구성 및 알고리즘 설정, 디버깅 단계와 최적화 단계가 포함된다. 

‘아마존 세이지메이커 클래리파이(Amazon SageMaker Clarify)’는 머신러닝 워크플로우 전반에 걸쳐 편향 감지 기능을 제공해 개발자들이 머신러닝 모델의 공정성과 투명성을 높일 수 있도록 한다. 

개발자는 이제 시스템 리소스 활용도를 자동으로 모니터링하고 병목현상에 대한 경고를 제공하는 ‘딥 프로파일링 포 아마존 세이지메이커 디버거(Deep Profiling for Amazon SageMaker Debugger)’를 사용해 모델을 보다 빠르게 훈련할 수 있다. 

새로운 ‘디스트리뷰티드 트레이닝 온 아마존 세이지메이커(Distributed Training on Amazon SageMaker)’는 크고 복잡한 딥러닝 모델을 현재 방식 대비 최대 2배 빠르게 훈련할 수 있다. 

‘아마존 세이지메이커 에지 매니저(Amazon SageMaker Edge Manager)’는 개발자가 에지 디바이스 플릿에 배치된 머신러닝 모델을 최적화, 보안, 모니터링 및 유지할 수 있도록 돕는다. 

‘아마존 세이지메이커 점프스타트(Amazon SageMaker JumpStart)’는 개발자에게 동급 최강의 솔루션, 알고리즘 및 샘플 노트북을 찾기 위해 검색이 가능하고 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공한다. 

AWS 아마존 머신러닝 부사장인 스와미 시바수브라마니안은 “이번에 발표한 일련의 아마존 세이지메이커 툴은 개발자가 더 나은 가시성, 설명 가능성 및 자동화를 대규모로 구현하는 맞춤형 머신러닝 모델을 준비, 제작, 훈련, 설명, 검사, 모니터링, 디버그 및 실행하기 위한 엔드투엔드 머신러닝 파이프라인을 더 쉽게 구축할 수 있도록 지원한다”라고 말했다. editor@itworld.co.kr


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