게시된 날짜: Nov 20, 2018
Amazon SageMaker에 내장 TensorFlow 및 Chainer 컨테이너의 여러 향상된 기능이 추가되었습니다. 이러한 향상된 기능은 TensorFlow 및 Chainer 스크립트를 좀 더 쉽게 실행하면서 고성능 알고리즘 라이브러리, 자동 모델 튜닝이 지원되는 관리형 및 분산 교육, 1-Click 배포, 관리형 호스팅을 비롯한 Amazon SageMaker의 기능을 활용할 수 있습니다.
SageMaker와 함께 내장 TensorFlow 1.11 컨테이너는 이제 Python 3을 지원하면서 Python 2도 계속해서 지원합니다. Python 3은 기능 주석에 대한 많은 개선 사항, 언어 개선 사항, Unicode 지원 및 다른 많은 개선 사항을 제공합니다. 또한, 내장 TensorFlow 1.11 컨테이너로 교육하기 위한 스크립트 형식이 이제 SageMaker 외부에서 TensorFlow를 사용하는 것과 유사하므로 SageMaker와 인프라 간에 워크로드를 원활하게 이동할 수 있습니다. 마지막으로 SageMaker의 TensorFlow 1.11에서 시작하여 이제 추론을 위해 전용 TensorFlow Serving 컨테이너에 모델을 배포하도록 선택할 수 있습니다. 이러한 컨테이너는 표준 TensorFlow Serving REST API 입력 및 출력은 물론 간소화된 JSON 또는 CSV 입력을 사용하여 요청을 지원하는 코드 없는 모델 호스팅 옵션을 제공합니다. 교육 및 추론을 모두 지원하는 표준 TensorFlow 컨테이너와 비교하여 이러한 전용 컨테이너는 시작 시간이 더 빠르고 처리량이 개선됩니다.
SageMaker의 내장 Chainer 컨테이너는 이제 Chainer 5.0을 지원합니다. 이 버전에는 성능 개선과 함께 인텔 아키텍처를 위한 Chainer 백엔드의 최신 버전인 iDeep 2.0을 포함하여 여러 향상된 기능이 제공됩니다.
TensorFlow 향상 기능 및 Chainer 5.0은 이제 Amazon SageMaker를 현재 사용할 수 있는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 설명서를 참조하십시오.