Amazon SageMaker 및 Amazon S3 Express One Zone을 통해 기계 학습 모델 훈련 가속화

이제 Amazon S3 Express One Zone 스토리지 클래스는 훈련 데이터, 체크포인트 및 모델 출력의 로드 시간을 단축하여 Amazon SageMaker 모델 훈련을 가속화할 수 있습니다. S3 Express One Zone은 성능이 중요한 애플리케이션에 대해 가장 빠른 클라우드 객체 스토리지를 제공하기 위해 특별히 구축되었으며, Amazon SageMaker를 통해 기계 학습 모델을 훈련하고 조정하는 데 드는 시간과 비용을 줄이기 위해 한 자릿수 밀리초의 일관된 요청 지연 시간과 높은 처리량을 제공합니다.

S3 콘솔 또는 AWS CLI를 통해 디렉터리 버킷을 생성하여 S3 Express One Zone을 시작하면 됩니다. 다음으로, S3 배치 작업을 사용하여 객체를 업로드하거나 기존 버킷에서 이를 가져옵니다. 그런 다음 SageMaker 모델 훈련 워크플로에서 디렉터리 버킷을 입력 데이터, 체크포인트 또는 출력 데이터 구성을 위한 S3 위치로 지정합니다.

Amazon S3 Express One Zone은 미국 동부(버지니아 북부), 미국 서부(오레곤), 유럽(스톡홀름) 및 아시아 태평양(도쿄) 등의 AWS 리전에서 Amazon SageMaker 모델 훈련과 함께 사용하도록 정식 출시되었습니다. 요금 정보는 S3 요금 페이지를 참조하세요. 자세히 알아보려면 SageMaker 개발자 안내서를 참조하세요. S3 Express One Zone 스토리지 클래스에 대한 자세한 내용은 제품 페이지, 설명서 또는 S3 사용 설명서를 참조하세요.