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AIㆍML / 클라우드

AWS, 아마존 세이지메이커 6가지 신규 기능 발표

편집부 | ITWorld 2021.12.02
아마존웹서비스(Amazon Web Services, 이하 AWS)가 AWS 리인벤트(AWS re:Invent) 행사를 통해 ML(머신러닝) 서비스인 ‘아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)’의 6가지 신규 기능을 발표했다. 

세이지메이커의 새로운 주요 기능은 ▲정확한 ML 예측을 생성하기 위한 노코드(no-code) 환경 ▲고도로 숙련된 주석자를 활용하는 정확한 데이터 레이블링 ▲전문 영역간 협업을 강화하는 아마존 세이지메이커 스튜디오(Amazon SageMaker Studio) 범용 노트북 환경 ▲코드를 효율화하는 머신러닝 학습을 위한 컴파일러 ▲ML 추론에 대한 자동 컴퓨팅 인스턴스 선택 ▲ML 추론을 위한 서버리스 컴퓨팅을 포함한다. 



아마존 세이지메이커 캔버스는 비즈니스 분석가(재무, 마케팅, 운영 및 인사 팀을 지원하는 현업 직원)를 대상으로 ML 전문 지식 없이도, 코드를 작성하지 않고 정확한 ML 예측을 직접 생성할 수 있는 시각적 인터페이스를 제공함으로써 ML에 대한 접근성을 높인다. 

아마존 세이지메이커 그라운드 트루스 플러스는 내장된 주석 워크플로우와 전문가 인력을 함께 활용해 보다 비용 합리적이고 신속한 노코드 ML 모델 학습을 위한 고품질 데이터를 제공하는 완전 관리형 데이터 레이블링 서비스다. AWS는 2018년 아마존 세이지메이커 그라운드 트루스 플러스를 출시하고, 이를 기반으로 기업 고객이 아마존 메커니컬 턱, 서드파티 공급업체 또는 자체 인력을 통한 인간 주석자를 활용하여 레이블링된 데이터를 보다 간편하게 생성할 수 있도록 지원하고 있다. 

ML 개발환경(IDE)인 아마존 세이지메이커 스튜디오를 위한 범용 노트북은 데이터 엔지니어링, 분석 및 ML을 수행할 수 있는 단일 통합 환경을 제공한다. 서로 다른 데이터 전문 영역을 지닌 부서는 다양한 데이터 엔지니어링, 분석 및 ML 워크플로우를 통해 협력을 이어나가기를 기대하고 있다. 

아마존 세이지메이커 학습 컴파일러는 코드를 자동으로 최적화해 컴퓨팅 리소스를 보다 효과적으로 사용하고 모델 학습에 소요되는 시간을 최대 50%까지 단축하는 새로운 기계 학습 모델 컴파일러이다. 규모가 방대하고 까다로운 최첨단 딥러닝 모델은 학습 가속화를 위해 특수 컴퓨팅 인스턴스를 필요로 하고, 단일 모델 학습에 있어 수천 시간의 GPU(그래픽 처리 장치) 컴퓨팅 시간이 소모된다. 

아마존 세이지메이커 추론 추천기는 기업 고객이 ML모델 구동에 가장 적합한 컴퓨팅 인스턴스 및 구성(인스턴스 수, 컨테이너 파라미터, 모델 최적화 등)를 자동으로 선택할 수 있도록 돕는다. 자연어 처리(NLP) 또는 컴퓨터 비전에 일반적으로 활용되는 대규모 ML 모델의 경우 최고 수준의 가격 대비 성능을 갖춘 컴퓨팅 인스턴스를 선택하기까지 수 주 간의 실험이 요구되는 복잡하고 반복적인 과정이 수반된다.

아마존 세이지메이커 서버리스 추론은 프로덕션에 구축된 ML 모델에 대한 가격 추론에 대해 사용한 만큼 지불할 수 있는 서비스를 제공한다. ML을 사용하는 기업 고객은 항상 비용 최적화를 추구하며, 이는 유휴 시간이 길고 간헐적인 트래픽 패턴이 있는 애플리케이션에서 특히 더 중요하게 작용한다. editor@itworld.co.kr
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