게시된 날짜: Oct 25, 2019
이제 Amazon SageMaker Neo를 중동(바레인) 리전에서 사용할 수 있습니다. Amazon SageMaker Neo를 사용하면 개발자가 기계 학습 모델을 한 번 학습하고 클라우드와 엣지의 어디서나 실행할 수 있습니다. Amazon SageMaker Neo는 1/10의 메모리를 사용하여, 정확도 손실 없이 최대 2배 빠른 성능으로 실행되도록 모델을 최적화합니다.
개발자는 낮은 대기 시간으로 실시간 예측을 빠르게 수행할 수 있는 정확한 기계 학습 모델을 제공하기 위해 많은 시간과 노력을 소비합니다. 대체로 메모리 및 처리 능력이 제한되고 대기 시간이 매우 중요한 엣지 디바이스에서는 이러한 모델이 특히 중요합니다. Amazon SageMaker Neo는 기계 학습 모델을 자동으로 최적화합니다. MXNet, TensorFlow, PyTorch 또는 XGBoost로 빌드되고 Amazon SageMaker로 학습된 기계 학습 모델에서 시작합니다. 그런 후에 Intel, NVIDIA 또는 ARM 중에서 대상 하드웨어 플랫폼을 선택합니다. 한 번만 클릭하면 SageMaker Neo에서 학습된 모델을 실행 파일로 컴파일합니다. 컴파일러는 중립 네트워크를 사용하여 모델이 대상 하드웨어 플랫폼에서 가장 효율적으로 실행되게 하는 특정 성능 최적화를 모두 검색하고 적용합니다. 이제 모델을 배포하여 클라우드나 엣지에서 예측을 시작할 수 있습니다.
Amazon SageMaker Neo가 제공되는 모든 지역을 확인하려면 AWS 지역 페이지로 이동하십시오. Amazon SageMaker Neo를 시작하려면 콘솔 및 설명서를 참조하십시오.