Amazon SageMaker Pipelines, 이제 ML 워크플로를 손쉽게 생성할 수 있는 드래그 앤 드롭 UI 제공
오늘 AWS는 Amazon SageMaker Pipelines를 위한 드래그 앤 드롭 사용자 인터페이스(UI)의 정식 버전을 발표했습니다. 데이터 사이언티스트 및 기계 학습(ML) 엔지니어는 이제 코드를 작성하지 않고도 모델을 훈련, 미세 조정, 평가 및 배포하기 위한 엔드 투 엔드 AI/ML 워크플로를 빠르게 만들 수 있습니다.
고객은 Amazon SageMaker Pipelines를 사용하여 생성형 AI 워크로드를 지원하는 파운데이션 모델의 지속적인 미세 조정 또는 실험 같은 수천 개의 ML 워크플로를 자동화합니다. 이번 출시로 데이터 사이언티스트 및 ML 엔지니어는 Amazon SageMaker Pipelines를 작성하고 구성하기 위해 코드를 작성할 필요가 없으므로 프로토타입에서 프로덕션까지 이러한 ML 워크플로의 여정을 가속화할 수 있습니다. 다양한 단계(예: 노트북 작업, LLM 미세 조정 작업, 추론 엔드포인트)를 드래그 앤 드롭하기만 하면 UI에서 함께 이를 연결하여 ML 워크플로를 구성할 수 있습니다. Amazon SageMaker Python SDK를 사용하여 파이프라인을 이미 생성한 사용자는 이제 UI에서 이를 편집할 수 있습니다. 사용자는 Amazon SageMaker Pipelines 기능을 통해 ML 워크플로를 빠르게 반복하고 프로덕션 환경에서 대규모로 수만 번 실행할 수 있습니다. 또한 데이터 사이언티스트 및 ML 엔지니어는 동일한 UI 내에서 워크플로를 통해 오케스트레이션된 모든 ML 작업을 모니터링하고 디버그할 수 있습니다.
Amazon SageMaker Pipelines의 드래그 앤 드롭 UI는 중국 리전 및 GovCloud(미국) 리전을 제외한 Amazon SageMaker가 제공되는 모든 리전에서 사용할 수 있습니다. 시작하려면 Amazon SageMaker Pipelines 개발자 가이드를 참조하세요.