Amazon SageMaker, 신규 인스턴스 유형, 로컬 모드, 오픈 소스 컨테이너, MXNet 및 Tensorflow 업데이트 출시

기계 학습을 위한 관리형 서비스인 Amazon SageMaker는 지속적인 업데이트를 통해 고객을 위한 새로운 기능을 릴리즈하고 있습니다. 오늘부터 SageMaker에서 여러 가지 새로운 인스턴스 유형, SDK를 사용한 로컬 테스트, Apache MXNet 1.1.0 및 Tensorflow 1.6.0이 지원됩니다. 각각의 업데이트 사항을 자세히 살펴보겠습니다.

신규 인스턴스 유형

이제 Amazon SageMaker 고객이 노트북에 적합하도록 워크로드를 사이징하는 추가 옵션이 제공됩니다. 이제 노트북 인스턴스에서 t2.micro, t2.small 및 m4.large 인스턴스를 제외한 거의 대부분의 T2, M4, P2 및 P3 인스턴스 유형이 지원됩니다. 이제 모델 트레이닝에서 m4.large, c4.large 및 c5.large 인스턴스를 제외한 거의 모든 M4, M5, C4, C5, P2 및 P3 인스턴스가 지원됩니다. 마지막으로, 이제 모델 호스팅에서 m4.large 인스턴스를 제외한 거의 모든 T2, M4, M5, C4, C5, P2 및 P3 인스턴스가 지원됩니다. 많은 고객이 최신 P3, C5 및 M5 인스턴스의 이점을 활용하여 워크로드의 가격 대 성능비를 극대화할 수 있습니다. 또한 자주 사용되지 않는 엔드포인트 또는 노트북에 대해 T2 인스턴스에서 가속 가능한 컴퓨팅 모델의 이점을 활용할 수 있습니다.

오픈 소스 컨테이너, 로컬 모드, TensorFlow 1.6.0 및 MXNet 1.1.0

오늘 Amazon SageMaker는 SageMaker SDK에서 MXNet 및 Tensorflow 추정자의 기반이 될 MXNet 및 Tensorflow 딥 러닝 컨테이너를 오픈 소싱했습니다. 단순 인터페이스에 부합하는 Python 스크립트를 작성하는 기능은 여전히 제가 가장 즐겨 사용하는 SageMaker 기능 중 하나이며, 이제 추가 라이브러리를 포함하도록 해당 컨테이너를 사용자 지정할 수 있습니다. 이러한 컨테이너를 로컬로 다운로드하여 반복 적용하고 디버깅 주기를 단축할 수 있는지 실험해볼 수 있습니다. 로컬 테스트를 완료하고 운영 트레이닝 및 호스팅 단계로 넘어갈 준비가 되면 코드를 한 줄만 변경하면 됩니다.

이번에 발표된 컨테이너에는 Tensorflow 1.6.0 및 MXNet 1.1.0도 지원합니다. Tensorflow에는 여러 트레이닝 애플리케이션에서 속도를 크게 높이는 CUDA 9.0, cuDNN 7 및 AVX 명령에 대한 지원을 포함하여 여러 가지 새로운 1.6.0 기능이 추가되었습니다. MXNet 1.1.0에는 텍스트 처리, 인덱싱, 용어집 등을 지원하는 Text API mxnet.text를 비롯한 다양한 새 기능이 추가되었습니다. GloVe 및 fastText라는 두 가지 유용한 사전 트레이닝된 내장 기능도 포함되었습니다.

지금 이용 가능
위에서 언급한 모든 기능은 현재 사용 가능합니다. 질문이 있거나 흥미로운 코드를 작성 중인 경우 Twitter 또는 아래의 의견란을 통해 알려 주시기 바랍니다. 그러면 저는 새로운 MXNet API를 살펴보러 이만 가보겠습니다.

– Randall