AWS Marketplace, 기계 학습 알고리즘 및 모델 분류 추가

AWS는 개발자 누구나 기계 학습 기술을 손쉽게 활용할 수 있도록 하고자 합니다. 2017년에 Amazon SageMaker를 출시한 것도 그 때문입니다. 그 후 전 세계 수천 개 고객사에서 사용하는 AWS 역사상 가장 빠르게 성장하는 서비스 중 하나로 자리 잡았습니다.

Amazon SageMaker를 사용하는 고객은 Amazon SageMaker에서 제공되는 최적화된 알고리즘을 통해 완전관리형 MXNet, TensorFlow, PTorch 및 Chainer 알고리즘을 실행하거나 자체 알고리즘과 모델을 가져올 수도 있습니다. 하지만 많은 고객들이 자체적인 기계 학습 모델을 구축하는 데 있어서 이미 해결된 문제에 대한 솔루션이 되는 알고리즘과 모델을 새로 개발하는 데 상당한 시간을 사용하는 점을 알게 되었습니다.

기계 학습을 위한 AWS Marketplace 소개

여러분께 AWS Marketplace에서 새롭게 제공하는 기계 학습 카테고리를 발표하게 되어 기쁘게 생각합니다. 이 분류에는 150개가 넘는 알고리즘과 모델 패키지가 포함되어 있습니다. AWS Marketplace는 소매(35개 제품), 미디어(19개 제품), 제조(17개 제품), HCLS(15개 제품) 등, 산업 분야별로 맞춤화된 옵션을 제공합니다. 따라서 고객은 유방암 예측, 림프종 분류, 병원 판독, 대출 위험 예측, 차량 인식, 소비자용 로컬라이저, 봇넷 공격 감지, 자동차 텔레매틱스, 모션 감지, 수요 예측 및 음성 인식과 같은 중요한 사용 사례의 솔루션을 찾을 수 있습니다.

이제 AWS Marketplace에서 알고리즘과 모델 패키지의 목록을 검색하고 탐색할 수 있습니다. 고객이 기계 학습 솔루션을 구독하면 SageMaker 콘솔, Jupyter Notebook, SageMaker SDK 또는 AWS CLI에서 직접 배포할 수 있습니다. Amazon SageMaker는 정적 검색, 네트워크 격리, 런타임 모니터링 등의 보안 수단을 사용하여 구매자 데이터를 보호합니다.

AWS Marketplace에서는 전송 중일 때 그리고 저장된 상태에서 알고리즘 및 모델 패키지 아티팩트를 암호화하고, 통신에 보안(SSL) 연결을 사용하고, 아티팩트 배포 시 역할 기반 액세스를 보장함으로써 판매자의 지적 재산을 보호합니다. AWS는 판매자가 알고리즘과 모델 패키지를 게시하는 편리한 셀프 서비스 프로세스를 통해 자신의 작업물을 수익화할 수 있는 안전한 방법을 제공합니다.

기계 학습 카테고리의 작동 방식

모델을 만들려고 애써본 적이 있는 사람으로서, 저는 이 기능이 얼마나 유용한지 잘 압니다. AWS Marketplace에서 사용 가능한 알고리즘과 모델 패키지를 살펴본 후 저는 Deep Vision AI가 발표한 Deep Vision 차량 인식 모델을 사용해 보기로 결정했습니다. 이 모델에서는 업로드된 이미지 세트에서 차량의 제조사, 모델 및 종류를 식별할 수 있습니다. 따라서 보험금 청구, 온라인 자동차 판매 및 차량 식별에 이 모델을 활용할 수 있습니다.

계속해서, 권장 인스턴스 유형 및 영역의 기본 옵션을 구독하고 수락합니다. 구독 계약을 읽고 동의하면, 이제 모델을 시작할 준비가 되었습니다.

구독 항목이 Amazon SageMaker 콘솔에 표시되며 사용할 준비가 되었습니다. Amazon SageMaker를 사용하여 모델을 배포하는 방법은 다른 모델 패키지와 동일합니다. 즉, 이 가이드의 단계에 따라 엔드포인트를 생성하고 배포합니다.

배포된 엔드포인트로 모델 질문을 시작할 수 있습니다. 이 예에서는 자동차의 단일 이미지를 사용합니다. 이 모델은 어떤 각도에서든 자동차의 모델, 제조사 및 연식 정보를 감지하도록 학습되었습니다. 먼저 Volvo XC70으로 시작해 어떤 결과가 나타나는지 보겠습니다.

결과:

{'result': [
        {'mmy': {'make': 'Volvo', 'score': 0.97, 'model': 'Xc70', 'year': '2016-2016'
            }, 'bbox': {'top': 146, 'left': 50, 'right': 1596, 'bottom': 813
            }, 'View': 'Front Left View'
        }
    ]
}

제공된 이미지의 제조사, 모델 및 연식이 올바르게 감지되었습니다. 최근에 영국에서 휴가를 보내면서 McLaren 570s 슈퍼카를 보유한 친척과 함께 지낸 적이 있습니다. 윙도어가 열리고 처음 차에 앉으면서 든 생각은 만약 사고가 나면 보험료로 얼마나 많은 비용이 들 것인가였습니다. 이 모델의 사용 사례로 더 할 나위 없죠.

결과:

{'result': [
        {'mmy': {'make': 'Mclaren', 'score': 0.95, 'model': '570S', 'year': '2016-2017'
            }, 'bbox': {'top': 195, 'left': 126, 'right': 757, 'bottom': 494
            }, 'View': 'Front Right View'
        }
    ]
}

0.95라는 점수(score)는 모델에서 결과의 신뢰도를 나타냅니다. 점수의 범위는 0.0에서 1.0입니다(역자주: 점수에 100을 곱하면 %로 환산 할 수 있습니다). McLaren 자동차에 대한 점수는 매우 정확하며, 제조사, 모델 및 연식도 모두 맞았습니다. 도로에서 잘 보기 힘든 자동차라는 점을 감안하면 인상적인 결과입니다. 출시 팀에서 제공한 자동차 이미지를 몇 개 더 테스트했고, 그 팀원들은 어깨 너머로 신나게 바라보고 있었습니다.

데이터 과학자나, 학습을 위한 고가의 GPU나, 코드를 작성하는 일 없이 10분 만에 모델 패키지를 선택하고, 엔드포인트를 배포하고, 차량의 제조사, 모델 및 연식을 정확하게 감지할 수 있었습니다. re:Invent 주간 내내 AWS Marketplace에서 제공하는 이러한 모델을 많이 구독하게 될 것 같습니다. 15분 안에 다양한 사용 사례를 해결할 수 있는지 살펴보면서 말이죠.

AWS Marketplace에서 기계 학습 범주에는 Amazon SageMaker 콘솔을 통해 또는 AWS Marketplace 자체에서 직접 액세스할 수 있습니다. 알고리즘 또는 모델을 성공적으로 구독하면 콘솔, SDK 및 AWS CLI를 통해 액세스할 수 있습니다. AWS Marketplace의 알고리즘 및 모델은 다른 모델 또는 알고리즘과 마찬가지로 AWS Marketplace 옵션을 패키지 원본으로 선택하는 방법으로 배포할 수 있습니다. 알고리즘이나 모델을 선택한 후에는 이 설명서에 따라 Amazon SageMaker에 배포할 수 있습니다.

가용성 및 요금

고객은 알고리즘 또는 모델 패키지 및 AWS 리소스 이용료로서 구독료를 지불합니다. AWS Marketplace는 구매한 모든 구독에 대해 매월 통합 청구서를 보냅니다.

출시 당시에 AWS Marketplace for Machine Learning에는 Deep Vision AI Inc, Knowledgent, RocketML, Sensifai, Cloudwick Technologies, Persistent Systems, Modjoul, H2Oai Inc, Figure Eight [Crowdflower], Intel Corporation, AWS Gluon Model Zoos 등에서 제공하는 알고리즘과 모델이 포함되며 앞으로 새로운 판매자가 주기적으로 추가될 예정입니다. 기계 학습 알고리즘과 모델 패키지를 판매하는 데 관심이 있으신 분은 aws-mp-bd-ml@amazon.com으로 연락 주시기 바랍니다.

– Shaun Ray;

이 글은 AWS News Blog의 NEW – Machine Learning algorithms and model packages now available in AWS Marketplace의 한국어 번역으로 정도현 AWS 테크니컬 트레이너가 감수하였습니다.