게시된 날짜: Jun 24, 2021
AWS Serverless Application Model(AWS SAM) 프레임워크는 AWS Lambda에서 기계 학습 추론 기반 애플리케이션을 구축하기 위한 4개의 새로운 템플릿을 시작합니다. 이제 고객은 이러한 템플릿을 컨테이너 기반 서버리스 기계 학습 애플리케이션을 구축, 테스트 및 배포하기 위한 시작점으로 활용할 수 있습니다.
고객은 AWS SAM CLI init 명령에서 기계 학습 템플릿을 빠른 시작 템플릿으로 액세스할 수 있습니다. '이미지'를 패키지 유형으로 선택하고 'python3.8-base'를 기본 이미지로 선택하면 고객은 선택한 프레임워크에 대한 ML 추론 템플릿을 선택할 수 있습니다. TensorFlow, PyTorch, XGBoost 및 Scikit-Learn 프레임워크용 템플릿이 제공됩니다. 각 템플릿은 손으로 쓴 숫자를 분류하는 완전한 기능의 서버리스 애플리케이션을 생성하며 스타터 모델이 포함됩니다. 이 애플리케이션은 AWS Lambda 함수를 활용하여 추론을 수행하고 Amazon API Gateway 엔드포인트를 활용하여 이 기능을 RESTful 서비스로 노출합니다. 고객은 이러한 템플릿을 기계 학습 애플리케이션의 시작점으로 사용한 다음 자체 모델 또는 코드를 추가하여 조정할 수 있습니다.
시작하려면 AWS 컴퓨팅 블로그를 읽고 GitHub에서 SAM CLI 템플릿 리포지토리를 탐색하세요. AWS SAM에 대해 자세히 알아보려면 AWS Serverless Application Model 설명서를 참조하세요.