게시된 날짜: Apr 4, 2018
이제 미리 빌드된 심층 학습 프레임워크 컨테이너인 Amazon SageMaker에서 TensorFlow 버전 1.6과 Apache MXNet 버전 1.1을 사용할 수 있습니다. 이제 GitHub에서 오픈 소스로 출시된 이러한 컨테이너를 배포하기 전에 로컬 환경에 다운로드하여 테스트할 수 있습니다. 또한 Amazon SageMaker에서 학습 및 호스팅을 위한 모든 Amazon EC2 M5 인스턴스 유형, 노트북 인스턴스를 위한 11개 이상의 인스턴스 유형, 모델 학습을 위한 3개 이상의 인스턴스 유형, 모델 호스팅을 위한 16개 이상의 인스턴스 유형을 비롯하여 더 많은 인스턴스 유형을 사용할 수 있습니다.
최신 버전의 프레임워크를 사용하면 TensorFlow에서 CPU에 대한 AVX 명령어와 같은 기능뿐만 아니라 어휘를 작성하고 사전 훈련된 단어 삽입을 로드하는 데 사용할 수 있는 MXNet의 Text API도 활용할 수 있습니다. 오픈 소스인 TensorFlow 및 MXNet Docker 컨테이너는 Dockerfile에 라이브러리를 추가하고, 자주 사용하는 파일 및 데이터 세트를 미리 로드하고, 요구에 맞게 내부 구성을 변경하여 사용자 정의할 수 있습니다. 또한 컨테이너를 로컬 환경에 다운로드하고 Amazon SageMaker 학습 또는 호스팅 환경에 배포하기 전에 Amazon SageMaker Python SDK를 사용하여 스크립트를 테스트함으로써 디버깅 주기를 획기적으로 단축할 수 있습니다. 이제 보다 큰 규모의 노트북 인스턴스 유형을 지원하므로 대규모 데이터 세트에 대해 로컬로 테스트하거나 리소스를 많이 사용하는 작업을 계산할 수 있습니다.
이러한 Amazon SageMaker의 새로운 기능은 현재 미국 동부(버지니아 북부), 미국 동부(오하이오), EU(아일랜드) 및 미국 서부(오레곤) AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. TensorFlow 1.6 및 Apache MXNet 1.1 기능에 대한 자세한 내용은 GitHub 출시 정보를 참조하고, 이러한 컨테이너를 로컬에서 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker Python SDK 설명서를 참조하십시오. 노트북, 학습 및 호스팅을 위해 추가된 인스턴스 유형에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker 요금 페이지를 참조하십시오.