게시된 날짜: Dec 3, 2019
Amazon SageMaker Debugger는 코드 변경 없이 실시간으로 학습 실행 데이터를 캡처 및 분석하여 ML(기계 학습) 모델의 학습 프로세스에 대한 완벽한 통찰력을 제공하는 Amazon SageMaker의 새로운 기능입니다.
ML 모델 훈련은 반복적이고 시간이 많이 걸리는 복잡한 다단계 작업입니다. 학습 시에 ML 모델은 학습 데이터의 패턴을 학습하여 정확한 예측을 합니다. 이 학습은 데이터의 여러 번 반복하고 각 반복에 대한 파라미터 값을 조정하여 수행됩니다. 모델이 여러 파라미터의 올바른 값을 점진적으로 학습하도록 보장하기는 쉽지 않습니다. 또한 추가 도구를 구축하지 않고는 모델 특성을 분석하고 디버깅하기가 쉽지 않아 전체 프로세스가 번거롭습니다.
Amazon SageMaker Debugger를 사용하면 Amazon SageMaker Studio 시각적 인터페이스를 사용하여 학습 중에 모델 특성을 훨씬 쉽게 분석하고 디버깅할 수 있습니다. 이상 징후가 감지되면 SageMaker Debugger는 개발자의 문제 해결 작업에 대한 경고를 전송하여 모델을 디버그하는 데 걸리는 시간을 며칠에서 몇 분으로 단축합니다. 디버그 데이터는 고객의 AWS 계정에 남아 있어 SageMaker Debugger를 대부분의 개인 정보에 민감한 응용 프로그램에 사용할 수 있습니다.
Amazon SageMaker Debugger는 현재 이용 가능합니다. 여기의 블로그 게시물에서 자세한 내용을 참조하거나 설명서를 참조하여 시작하십시오.