게시된 날짜: Feb 5, 2021
AWS 솔루션은 AWS 솔루션 구현 중 하나인 AWS MLOps Framework를 업데이트했으며 이제 이 구현은 모형 모니터링을 위한 파이프라인을 제공합니다. 기존 보유 모형 사용 파이프라인 외에도 이 솔루션은 여러 모형 모니터 파이프라인을 프로비저닝하여 주기적으로 Amazon SageMaker 엔드포인트에 배포된 ML 모형의 품질을 모니터링할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 추가 기능을 사용하면 모형 품질, 바이어스 및 기능 중요 사항이 프로덕션 환경에서 발생할 경우 고객이 이에 대한 알림을 받을 수 있으므로 모형 성능을 보장하는 열쇠가 되어 줍니다.
AWS MLOps Framework는 파이프라인 배포 프로세스를 간소화하고 ML(기계 학습) 모형 생산화를 위한 아키텍처 모범 사례를 적용합니다. 이 솔루션은 고객이 여러 ML 워크플로 자동화 도구를 채택할 때 직면하는 일반적인 운영 문제를 해결해 줍니다.
이 솔루션을 사용하면 고객이 훈련된 모형을 업로드하고, 파이프라인 오케스트레이션을 구성하고, 배포 프로세스의 시작을 트리거하고, 모형을 서로 다른 배포 단계로 진행시키고, 운영의 성공과 실패를 모니터링할 수 있습니다. 고객은 배치 및 실시간 데이터 추론을 사용하여 해당 비즈니스 컨텍스트를 맞게 파이프라인을 구성할 수 있습니다.
이 솔루션에서 제공하는 주요 기능은 다음과 같습니다.
- API 호출 또는 Git 리포지토리를 통해 사전 구성된 파이프라인을 시작
- 훈련된 모형을 자동으로 배포하고 추론 엔드포인트를 제공
- 배포된 기계 학습 모형의 지속적인 모니터링 및 품질 편차 감지
- 자체 통합 테스트 실행을 지원하여 배포된 모형이 기대치를 충족하는지 확인
- 여러 환경을 프로비저닝할 수 있어 ML 모형의 수명 주기를 지원
추가 AWS 솔루션은 AWS 솔루션 구현 웹 페이지에서 확인할 수 있습니다. 여기서 특정 비즈니스 요구 사항에 따라 제품 범주 또는 산업별로 솔루션을 검색하여 AWS의 검토를 거친 자동화된 턴키 참조 구현을 찾아볼 수 있습니다.