Amazon SageMaker를 위한 서버리스 엔드포인트 만들기
Amazon SageMaker를 위한 서버리스 엔드포인트 만들기 Amazon SageMaker는 AWS에서 기계 학습 모델을 구축 및 교육하고 프로덕션 환경에 배포할 수 있는 강력한 플랫폼을 제공합니다. 이 강력한 플랫폼과 Amazon Simple Storage Service(S3), Amazon API Gateway 및 AWS Lambda의 서버리스 기능을 결합하면, Amazon SageMaker 엔드포인트를 잠재적으로 다양한 소스로부터 새로운 입력 데이터를 수락하고 최종 사용자에게 결과로 나온 추론을 제시하는 웹 애플리케이션으로 변환할 수 있습니다. 이 블로그 게시물에서는 유명한 Iris dataset를 사용하여 간단한 SageMaker 모델을 생성하고 이를 Amazon SageMaker엔드포인트로서 배포하겠습니다. 그런 다음 Chalice 패키지를 통해 API Gateway 엔드포인트를 생성하여 고유한 예측을 생성하는 SageMaker 엔드포인트를 호출할 Lambda 함수를 트리거하겠습니다. 마지막으로 애플리케이션의 사용자 인터페이스 역할을 하도록 Amazon S3에서 정적 HTML 양식을 생성하겠습니다. 이 엔드포인트는 새로운 사용자 데이터를 수락하고 해당 데이터를 기반으로 온디맨드 예측을 생성하여 사용자의 브라우저로 반환할 수 있는 간단한 웹 앱입니다. 이는 SageMaker 설명서에 제안된 아키텍처와 유사한 AWS Lambda 아키텍처의 한 버전이지만, 모든 사용 사례에 해당하는 [ more… ]