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Amazon SageMaker 노트북 인스턴스에서 로컬 모드 사용하기 최근 Amazon SageMaker에서는 빌드 형태로 제공되는 TensorFlow와 MXNet 컨테이너를 이용하여 로컬 환경에서 모델 학습이 가능하도록 새로운 기능을 지원하기 시작했습니다. 또한, 데이터 훈련과 호스팅을 위한 완전 관리 서비스 뿐 아니라, 정식 운영 환경에서 사전에 빌드된 컨테이너를 배포하는 기능까지 지원할 수 있게 되었습니다. 이전에는 이러한 컨테이너는 Amazon SageMaker에 특화된 환경에서만 사용할 수 있었습니다. 이러한 컨테이너들이 오픈 소스로 공개되었는데, 이는 여러분이 직접 컨테이너를 여러분이 작업 중인 환경으로 끌어올 수 있고, 알고리즘을 로컬 환경에서 테스트하기 위해 Amazon SageMaker Python SDK에서 여러분이 작성한 코드를 빌드할 수 있다는 것을 의미합니다.단지 코드 한 줄만 바꿨을 뿐인데 말이죠. 뿐만 아니라, 새로운 학습용 클러스터, 호스팅용 클러스터를 매번 빌드할 때마다 기다릴 필요없이 여러분이 반복 학습과 테스트를 수행할 수 있다는 점도 포함되어 있습니다. 작은 크기의 데이터셋 샘플을 가지고 로컬 환경에서 반복 학습을 수행한 다음 분산 모드에서 전체 데이터셋을 대상으로 학습을 수행하는 식으로 확장했던 것이 [ more… ]

SAP on AWS – 최신 업데이트 현황 AWS는 고객들의 SAP 애플리케이션, 플랫폼 및 데이터베이스의 구축 운영을 지원해 왔습니다. 앞으로 SAP가 주최하는 SAPPHIRE NOW를 앞두고, AWS에서 SAP 제품을 효과적으로 지원하기 위한 노력과 앞으로 고객을 위해 개선하기 위한 계획을 몇 가지 소개하고자 합니다. 과거 출시 현황 엔터프라이즈 고객들은 SAP와 같은 메모리 집약적인 대규모 워크로드를 AWS 클라우드로 이전하기를 원합니다. 특히 SAP HANA의 대규모 배포와 같은 요구 사항을 충족하기 위해 지금까지 AWS가 어떻게 노력해왔는지를 알려드립니다. 2016년 5월 – 2TB의 메모리를 사용하여 클라우드에서 SAP HANA를 실행하도록 특별히 설계된 x1.32xlarge 인스턴스 유형을 발표했습니다. 2016년 8월 – 최대 7개 노드와 14TB의 메모리로 구성되는 스케일 아웃 클러스터에 대한 지원과 SAP 인증서를 발표했습니다. 2016년 10월 – 테스트 및 소규모 SAP HANA 배포용으로 적합하며 두 가지 X1 인스턴스 모두에 대해 리전별 가용성을 확대한 1TB 메모리의 x1.16xlarge 인스턴스 유형을 발표했습니다. 2017년 5월 – 최대 17개 노드(34TB 메모리)의 대규모 스케일 아웃 SAP [ more… ]