Amazon SageMaker 기반 컨테이너를 활용한 Scikit-Learn 모델 훈련 및 호스팅 방법
Amazon SageMaker 기반 컨테이너를 활용한 Scikit-Learn 모델 훈련 및 호스팅 방법 지난 re:Invent 2017에서 처음 소개된 Amazon SageMaker는 원하는 규모의 머신 러닝 모델의 빌드, 훈련, 배포를 할 수 있는 서버리스(serverless) 데이터 사이언스용 환경을 제공하고 있습니다. 이를 통해 scikit-learn 처럼 폭넓게 사용되고 있는 프레임워크를 이용한 작업도 가능해졌습니다. 이 블로그에서는 2가지를 주제로 소개하려고 합니다: 첫번째는, 모델을 훈련(Training)시키고 호스팅하기 위해 Amazon SageMaker에서 컨테이너를 어떻게 사용하는지에 대해 알아봅니다. 그리고 두 번째는 Amazon SageMaker에서 Scikit 모델을 훈련시키고 호스팅하기 위한 도커(Docker) 컨데이너를 빌드하는 방법에 대해 설명합니다. 우선 모델의 훈련과 호스팅을 위해 Amazon ECS (Elastic Container Service)에서 Amazon SageMaker로 불러온 도커 이미지를 실행하는 방법부터 알아보겠습니다. 아울러 훈련코드와 추론(inference) 코드를 포함한 SageMaker 도커 이미지 등 관련 용어에 대해 간략히 설명합니다. Amazon SageMaker에서 Scikit 모델의 빌드, 훈련, 배포에 대해서만 관심이 있으신 분들은 앞부분에 설명할 개요는 건너뛰어도 됩니다. 그리고 최소한의 노력으로 SageMaker에서 Scikit 모델을 컨테이너로 만드는 방법에 대해 실습을 통해 [ more… ]