Amazon SageMaker Pipelines로 멀티 테넌트 MLaaS 빌드 환경 구현
Amazon SageMaker Pipelines로 멀티 테넌트 MLaaS 빌드 환경 구현 작성자: Mehran Najafi 박사, AWS 수석 솔루션스 아키텍트 작성자: Michael Pelts, AWS 수석 솔루션스 아키텍트 점점 더 많은 기업이 자체 독점 데이터뿐만 아니라 외부 및 타사 데이터를 사용하여 기계 학습(ML) 모델을 구축하고 있습니다. 학습된 모델은 새로운 수익원으로 외부 고객에게 제공될 수 있습니다. Amazon Web Services(AWS)에서 고객별 ML 모델을 호스팅하는 파트너는 고유한 격리 및 성능 요구 사항이 있으며 확장 가능한 고성능의 풍부한 기능을 갖춘 ML 플랫폼을 제공하는 솔루션이 필요합니다. 플랫폼을 사용하면 멀티 테넌트 서비스형 기계 학습(MLaaS) 애플리케이션을 쉽게 구축, 테스트 및 실행할 수 있어야 합니다. 그런 다음 ML 서비스를 AWS Marketplace에서 AWS 고객에게 SaaS(서비스형 소프트웨어)로 제공할 수 있습니다. 이 게시물에서는 Amazon SageMaker Pipelines가 SaaS 애플리케이션에서 데이터를 사전 처리하고 기계 학습(ML) 모델을 구축, 훈련(training), 조정 및 등록하는 데 어떻게 도움이 되는지 살펴보겠습니다. 특히 테넌트 격리 및 비용 귀속을 중심으로 테넌트별 ML 모델을 구축하는 [ more… ]