게시된 날짜: Jul 6, 2022
Amazon SageMaker 특성 저장소는 ML(기계 학습) 특성을 저장, 업데이트, 검색 및 공유하기 위한 완전관리형의 특수 목적용 리포지토리입니다. 이 서비스에서는 손쉬운 특성 재사용, 낮은 지연 시간 제공, 시간 이동 활성화를 비롯해 교육 및 추론 워크플로에서 사용되는 특성 간에 일관성 유지 같은 특성 관리 기능을 제공합니다. 특성 그룹은 조직 및 구조가 특성 그룹 스키마를 통해 정의되는 ML 특성의 논리적 그룹입니다. 현재까지는 고객이 특성 그룹에 메타데이터 태그만 추가할 수 있었으며 이를 통해 특성 그룹을 손쉽게 검색할 수 있었습니다. 하지만 특정 특성을 검색하는 일은 좀 더 복잡했습니다. 고객은 특성이 속해 있는 특성 그룹을 확인한 후 특성 그룹에서 관련 특성을 스캔해야 했는데, 이로 인해 특성 검색 시 오버헤드가 추가로 발생했습니다.
하지만 이제 Amazon SageMaker 특성 저장소에 특성 수준에서 사용자 지정 메타데이터를 추가할 수 있는 기능과 함께 특성 그룹 외에도 특성을 직접 검색할 수 있는 기능이 도입되었습니다. 사용자 지정 메타데이터 필드에는 특성 검색에 도움이 되는 설명 및 파라미터가 포함되어 있습니다. UpdateFeatureMetadata API를 사용하여 특성의 메타데이터를 추가 또는 업데이트하고, DescribeFeatureMetadata API를 사용하여 특성의 모든 메타데이터를 확인할 수 있습니다. ML용 통합 개발 환경인 SageMaker Studio에서 특성 메타데이터를 업데이트하고 확인할 수도 있습니다.
SageMaker Studio의 특성 저장소 사용자 인터페이스나 Search API를 사용하면 동일한 AWS 계정 내의 특성 그룹에서 특성을 검색할 수 있을 뿐 아니라, 특성 메타데이터 속성을 텍스트를 기반으로 검색하여 사용 사례와 관련된 특성을 검색할 수도 있습니다.
자세히 알아보려면 여기에서 설명서를 확인하세요. 시작하려면 Amazon SageMaker 콘솔에 로그인하세요.