게시된 날짜: Nov 30, 2022
기계 학습(ML)용 완전 통합 개발 환경(IDE)인 Amazon SageMaker Studio에서 ML 전문가는 데이터 준비, 모델 구축, 훈련, 튜닝, 배포 등 기계 학습 워크플로의 모든 단계를 수행할 수 있습니다. 노트북 코드를 프로덕션 환경에 적용 가능한 작업으로 자동 변환하는 SageMaker Studio 노트북의 새로운 기능이 오늘 발표되었습니다.
데이터 사이언티스트와 개발자는 노트북을 프로덕션 환경으로 이동할 때 노트북의 코드 조각을 스크립트에 수동으로 복사하여 해당 스크립트와 모든 종속성을 컨테이너로 패키지한 후 해당 컨테이너가 작업으로 실행되도록 예약합니다. 그리고 작업을 특정 일정에 따라 실행해야 하는 경우에는 배포 자동화를 위한 지속적 통합 및 지속적 전달(CI/CD) 파이프라인도 설정, 구성 및 관리해야 합니다. 이처럼 필요한 인프라를 모두 설정하려면 몇 주가 걸릴 수도 있으므로 핵심 ML 개발 활동을 수행할 수 있는 시간이 줄어듭니다. 이제 ML 전문가는 SageMaker Studio의 시각적 인터페이스에서 클릭 몇 번으로 노트북을 선택한 다음 해당 노트북이 프로덕션 환경에서 작업으로 실행되도록 자동화할 수 있습니다. 작업이 예약되면 SageMaker Studio가 전체 노트북의 스냅샷을 자동 생성하여 종속성과 함께 컨테이너로 패키지합니다. 그런 다음 인프라를 구축하고 노트북을 자동 작업으로 실행한 후 작업이 완료되면 인프라를 프로비저닝 해제합니다. 그러므로 노트북을 프로덕션 환경으로 이동하는 데 걸리는 시간을 몇 주에서 몇 시간으로 줄일 수 있습니다.