Amazon SageMaker – 관리형 스팟 모델 학습 기능으로 비용 절감하기
Amazon SageMaker – 관리형 스팟 모델 학습 기능으로 비용 절감하기 Amazon SageMaker는 완전 관리형 기계 학습(ML) 서비스로서, 개발자와 데이터 과학자는 이를 통해 모든 규모의 모델을 쉽게 빌드하고 학습하며 배포할 수 있습니다. 내장 알고리즘 혹은 자체 알고리즘을 사용하거나, AWS Marketplace에서 사용 가능한 알고리즘 중에서 선택할 수 있어 ML 모델을 실험 단계부터 스케일아웃 프로덕션에 이르기까지 훨씬 쉽고 빠르게 진행할 수 있습니다. 주요 이점 중 하나는 작업 규모에 관계없이 인프라 관리가 필요하지 않다는 것입니다. 예를 들어 복잡한 학습 클러스터를 설정 및 관리하는 대신 Amazon SageMaker에 사용할 Amazon Elastic Compute Cloud(EC2) 인스턴스 유형과 필요한 수량을 알려 주기만 하면 적절한 인스턴스가 온디맨드로 생성되고 구성되며 학습 작업이 완료되면 자동으로 종료됩니다. 고객이 이해한 것처럼, 이는 비용을 통제할 수 있는 간단한 방법인 유휴 학습 인스턴스에 대해 비용을 지불하지 않음을 의미합니다. Managed Spot Training 신규 기능 소개 한 걸음 더 나아가 Amazon EC2 스팟 인스턴스를 기반으로 하는 새로운 기능인 [ more… ]
