Amazon SageMaker Studio – 기계 학습을 위한 최초의 완전 통합형 개발 환경 출시

지난 2017년 Amazon SageMaker를 출시한 이후, 기계 학습(ML) 워크로드에 사용하는 AWS 고객이 점점 늘어나고 있습니다. 많은 고객들이 ML 개발 워크플로는 여전히 매우 반복적이며 상대적으로 고도화되지 못한 ML 도구로 인해 관리가 어렵다는 피드백을 전해 주었습니다. 예를 들어, 기존 소프트웨어(디버거, 프로젝트 관리, 협업, 모니터링 등)를 구축할 때, 개발자가 당연하게 여기는 수많은 도구들이 아직 ML용으로는 개발되지 않았습니다.

만약 기계 학습 과정에서 새로운 알고리즘을 시도하거나 하이퍼 파라미터를 조정할 때 개발자와 데이터 과학자는 일반적으로 Amazon SageMaker에서 수백, 수천 건의 실험을 실행하며 이 모든 작업을 수동으로 관리해야 합니다. 시간이 지남에 따라 최고 성능의 모델을 추적하고 실험 과정에서 알아낸 결과를 활용하는 것이 훨씬 어려워집니다.

Amazon SageMaker Studio – 기계학습을 위한 통합 개발 도구 출시
Amazon SageMaker Studio는 마침내 ML 개발에 필요한 모든 도구를 통합합니다. 개발자는 단일 통합 비주얼 인터페이스 내에서 코드를 작성하고 실험을 추적하며 데이터를 시각화하고 디버깅 및 모니터링을 수행할 수 있으므로 개발자 생산성이 크게 향상됩니다.

또한, ML 워크플로의 모든 단계가 환경 내부에서 추적되므로 개발자는 단계 사이를 빠르게 앞뒤로 이동할 수 있으며 단계를 복제, 조정 및 재생할 수도 있습니다. 이를 통해 개발자는 신속하게 변경 사항을 적용하고 결과를 관찰하며 더 빠르게 반복 작업을 수행할 수 있으므로 고품질 ML 솔루션의 출시 시간이 단축됩니다.

SageMaker Studio 시작하기
Amazon SageMaker Studio를 사용하여 단일 창을 통해 전체 ML 워크플로를 관리하는 방법을 간략히 소개해 드리겠습니다. (현재, 오하이오 리전에 사용 가능합니다.)

SageMaker 노트북(현재는 미리보기 형태)을 사용하면 Jupyter 노트북을 쉽게 생성 및 공유할 수 있는 보다 나은 노트북 환경을 즐길 수 있습니다. 인프라를 관리하지 않고도 하나의 하드웨어 구성에서 다른 하드웨어 구성으로 신속하게 전환할 수 있습니다.

Amazon SageMaker Experiments을 사용하면 수천 개의 ML 작업을 구성, 추적 및 비교할 수 있습니다. 이러한 작업은 학습 작업이거나 Amazon SageMaker Processing으로 실행되는 데이터 처리 및 모델 평가 작업이 될 수도 있습니다.

Amazon SageMaker Debugger를 사용하면 복잡한 학습 문제를 디버깅 및 분석하고 알림을 수신할 수 있습니다. 모델을 자동으로 검사하고 디버깅 데이터를 수집 및 분석하여 학습 시간을 최적화하고 모델 품질을 향상시키는 방법에 대해 실시간 알림과 정보를 제공합니다. 모델이 학습을 받는 동안 모든 정보를 확인할 수 있습니다.

Amazon SageMaker Model Monitor를 사용하면 배포된 모델의 품질 편차를 감지하고 알림을 수신할 수 있습니다. 모델에 영향을 줄 수 있는 데이터 드리프트와 같은 문제를 쉽게 시각화할 수 있습니다. 코드가 필요하지 않습니다. 몇 번의 클릭만으로 충분합니다.

Amazon SageMaker Autopilot을 사용하면 완벽한 제어 및 가시성을 통해 모델을 자동으로 구축할 수 있습니다. 모든 인프라뿐만 아니라 알고리즘 선택, 데이터 전처리 및 모델 튜닝이 자동 처리됩니다.

이러한 새로운 기능 덕분에 Amazon SageMaker는 이제 완벽한 ML 워크플로를 제공하여 규모에 관계없이 기계 학습 모델을 신속하게 구축, 학습 및 배포할 수 있습니다.

Amazon SageMaker 노트북을 제외하고 위에서 언급된 서비스에 대한 내용은 개별 블로그 게시물(아래 참조)에 포함되어 있으며 빨리 시작할 수 있는 방법도 보여줍니다. 나머지 내용도 끝까지 읽어보십시오.

• Amazon SageMaker Debugger
• Amazon SageMaker Model Monitor
• Amazon SageMaker Autopilot
• Amazon SageMaker Experiments

지금 이용 가능
Amazon SageMaker Studio는 현재 미국 동부(오하이오)에서 사용할 수 있습니다.

사용해 보시고 피드백이 있으면 Amazon SageMaker에 대한 AWS 포럼 또는 평소에 이용하는 AWS 지원 연락처를 통해 알려주시기 바랍니다.

– Julien