게시된 날짜: Nov 17, 2022
이제 Amazon SageMaker Autopilot에서 Amazon SageMaker Studio 내의 배치/오프라인 추론이 지원되므로 기계 학습(ML) 모델에서 배치 예측을 실행할 수 있습니다. SageMaker Autopilot은 데이터에 기반해 최상의 기계 학습 모델을 자동으로 구축, 훈련 및 튜닝하는 동시에 완전한 제어와 가시성을 유지 관리할 수 있도록 합니다.
이전에는 Amazon SageMaker Autopilot을 사용하여 생성한 ML 모델에서 오프라인 추론을 수행하려면 먼저 DescribeAutoMLJob API를 사용하여 SageMaker Autopilot의 후보 정의를 가져와야 했습니다. 그런 다음 해당 컨테이너 정의를 사용하여 CreateModel API로 SageMaker 모델을 생성해야 했으며, 마지막으로는 CreateTransformJob API를 사용하여 SageMaker 변환 작업을 생성해야 했습니다. 이렇게 생성한 작업을 프로그래밍 방식으로 호출하면 배치 추론을 수행할 수 있었습니다. 오늘부터는 어떤 SageMaker Autopilot 모델을 선택하든 SageMaker Studio 내에서 배치 추론을 진행할 수 있습니다. 배치 예측을 수행하려는 경우 입력 및 출력 데이터 구성을 입력하고 배치 변환 작업을 생성하면 됩니다. 변환 작업이 완료되면 예측의 Amazon S3 위치가 출력됩니다. 즉, 이제는 프로그래밍 모드로 전환하지 않고도 Amazon SageMaker Studio에서 오프라인 추론을 원활하게 수행할 수 있습니다.
이러한 기능 사용을 시작하려면 Amazon SageMaker Studio를 최신 릴리스로 업데이트한 후 SageMaker Studio 런처 또는 API에서 SageMaker Autopilot을 시작합니다. Studio를 업데이트하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 설명서를 참조하세요.
이제 SageMaker Autopilot이 제공되는 모든 리전(중국 제외)에서 SageMaker Autopilot의 배치 추론 기능을 사용할 수 있습니다. 새 기능 사용을 시작하려면 Autopilot으로 실험 생성하기 및 SageMaker Autopilot API 참조를 확인하세요. 자세히 알아보려면 SageMaker Autopilot 제품 페이지를 참조하세요.