게시된 날짜: Nov 22, 2022
Amazon SageMaker Autopilot은 이제 앙상블 훈련 모드를 사용하여 시작된 SageMaker Autopilot 실험 내에서 각 시험의 기본 워크플로에 대한 인사이트를 제공합니다. SageMaker Autopilot은 추론 지연 시간(모델이 배포된 실시간 엔드포인트에서 예측 결과를 얻기 위해 기다려야 하는 시간)과 모델 순위표 상의 정확도, 정밀도, 리콜, 곡선 영역(AUC)과 같은 객관적 지표를 기준으로 기계 학습(ML) 모델 목록의 순위를 매깁니다. SageMaker Autopilot은 데이터에 기반해 최상의 기계 학습 모델을 자동으로 구축, 훈련 및 튜닝하는 동시에 완전한 제어와 가시성을 유지 관리할 수 있도록 합니다.
Amazon SageMaker Autopilot은 최근 AutoGluon에서 제공하는 새로운 앙상블 훈련 모드를 추가했습니다. 앙상블 훈련 모드에서는 알고리즘 하위 집합과 AutoGluon 구성 파라미터의 다양한 조합을 사용하여 여러 번의 시험이 실행됩니다. 지금까지는 각 시험이 실행될 때마다 하나의 모델만 시험 출력으로 반환되었으며 모델 순위표의 목표 지표에 따라 순위가 매겨졌습니다. 이제부터 앙상블 훈련 모드를 지원하는 SageMaker Autopilot 실험은 각 시험 내에서 실행된 모든 기본 학습자 모델 세트를 나열하여 autoML 실험에 대한 가시성을 높이는 것은 물론 실험에 가장 적합한 모델 후보를 선택할 수 있도록 최적의 객관적 지표와 가장 낮은 추론 지연 시간을 모두 사용합니다. 예를 들어 바이너리 분류 문제 유형에 대한 두 모델 후보의 f1 점수 목표 지표가 0.678로 비슷하지만 추론 지연 시간이 각각 0.43초 및 0.39초라면, SageMaker Autopilot은 후자를 순위표에서 최상의 모델로 평가합니다.
이러한 기능을 사용하려면 Amazon SageMaker Studio를 최신 릴리스로 업데이트한 후 SageMaker Studio 런처 또는 API에서 SageMaker Autopilot을 시작하세요. SageMaker Studio를 업데이트하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 설명서를 참조하세요.
이제 SageMaker Autopilot을 사용할 수 있는 모든 리전에서 기본 학습자 모델에 대한 추론 지연 시간 지표 기능과 가시성을 사용할 수 있습니다. 새 기능 사용을 시작하려면 Autopilot으로 실험 생성하기 및 SageMaker Autopilot API 참조를 확인하세요. 자세히 알아보려면 SageMaker Autopilot 제품 페이지를 참조하세요.