Amazon SageMaker를 사용한 시멘틱 콘텐츠 추천 시스템 구축

Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)는 업계 최고의 확장성과 데이터 가용성 및 보안과 성능을 제공하는 객체 스토리지 서비스입니다.

모델을 훈련시키면 모델 훈련 데이터와 모델 아티팩트가 생성됩니다. 이 실습에서는 Amazon S3 버킷을 사용하여 훈련 및 검증 데이터 세트를 스테이징하고 모델을 훈련하는 동안 Amazon SageMaker에 의해 생성된 모델 아티팩트를 저장합니다.

Amazon S3 버킷을 생성하려면 다음과 같이 합니다.

1. AWS Management Console에 로그인하고 Amazon S3 콘솔을 엽니다.
2. [버킷 생성]을 선택합니다.
3. [버킷 이름]에 sagemaker-xx를 입력합니다. 여기서 xx는 버킷 이름의 고유한 이니셜입니다.
4. [리전]에서 버킷이 상주할 AWS 리전을 선택합니다.
   
5. [버킷 설정]의 [퍼블릭 액세스 차단] 설정을 활성화된 상태로 둡니다.
6. [버킷 생성]을 선택합니다.
   

Amazon SageMaker 노트북 인스턴스는 Jupyter 노트북 앱을 실행하는 완전관리형 기계 학습 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 컴퓨팅 인스턴스입니다.

이 실습에서는 노트북 인스턴스를 사용하여 데이터를 준비 및 처리하고 콘텐츠 추천 기계 학습 모델을 훈련 및 배포하는 데 사용할 수 있는 Jupyter 노트북을 생성하고 관리합니다.   

Amazon SageMaker 노트북 인스턴스를 생성하려면 다음과 같이 합니다.

1. Amazon SageMaker 콘솔을 엽니다.
   
2. [노트북 인스턴스], [노트북 인스턴스 생성]을 차례로 선택합니다.
3. [노트북 인스턴스 생성] 페이지의 [노트북 인스턴스 이름]에 노트북 인스턴스의 이름을 입력합니다.
4. [인스턴스 유형]에서 ml.t2.medium을 선택합니다. 이 유형은 노트북 인스턴스가 지원하는 가장 저렴한 인스턴스 유형이지만 이 실습을 진행하기에는 충분합니다.
5. [IAM 역할]에서 [새 역할 생성]을 선택한 후 [역할 생성]을 선택합니다.
6. [노트북 인스턴스 생성]을 선택합니다.

몇 분 안에 Amazon SageMaker가 기계 학습 컴퓨팅 인스턴스(이 예의 경우 노트북 인스턴스)를 시작하고 기계 학습 스토리지 볼륨을 해당 인스턴스에 연결합니다. 이 노트북 인스턴스에는 Jupyter 노트북 서버와 일련의 Anaconda 라이브러리가 사전 구성되어 있습니다.

Amazon SageMaker 노트북 인스턴스에 Jupyter 노트북을 생성합니다. 또한 노트북에서 Amazon SageMaker API를 실행하는 데 필요한 IAM 역할을 가져오고 훈련 데이터에 사용하는 데이터 세트와 Amazon SageMaker 훈련 작업에서 출력되는 모델 아티팩트를 저장하는 데 사용할 Amazon S3 버킷의 이름을 지정하는 셀도 생성합니다.

Jupyter 노트북을 생성하려면 다음과 같이 합니다.

1. Amazon SageMaker 콘솔을 엽니다.
2. [노트북 인스턴스]를 선택한 후 클래식 Juypter 보기에서는 [Jupyter 열기]를 선택하고 JupyterLab 보기에서는 [JupyterLab 열기]를 선택하여, 생성한 노트북 인스턴스를 엽니다.
   참고: 노트북 인스턴스 오른쪽의 [상태] 열에 [Pending]으로 표시되는 경우 노트북이 아직 생성되는 중입니다. 노트북을 사용할 준비가 되면 상태가 InService로 바뀝니다.
3. 노트북을 생성합니다.
   • Jupyter에서 노트북을 연 경우 [파일] 탭에서 [신규]를 선택하고 [conda_python3]를 선택합니다. 사전 설치된 이 환경에는 기본 Anaconda 설치 파일과 Python이 포함되어 있습니다.
   • JupyterLab에서 노트북을 연 경우 [파일] 메뉴에서 [신규]를 선택하고 [노트북]을 선택합니다. [커널 선택]에서 [conda_python3]를 선택합니다. 사전 설치된 이 환경에는 기본 Anaconda 설치 파일과 Python 3가 포함되어 있습니다.
4. Jupyter 노트북에서 [파일], [다른 이름으로 저장]을 차례로 선택한 다음 노트북 이름을 지정합니다.