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Amazon SageMaker 업데이트 – CloudFormation, Chainer 및 GreenGrass ML 지원 등
Amazon SageMaker 업데이트 – CloudFormation, Chainer 및 GreenGrass ML 지원 등 {$inline_image} 지난주 도쿄에서 열린 AWS 서밋에서 Amazon SageMaker대한 다양한 신규 기능을 발표하였습니다. SageMaker를 아시아 태평양(도쿄) 리전에서 사용할 수 있고 이제 CloudFormation을 지원합니다. MXNet 및 Tensorflow에 더해 새로운 Machine Learning 프레임워크인 Chainer가 SageMaker Python SDK로 제공됩니다. 마지막으로, AWS Greengrass Machine Learning에서는 Chainer 모델을 다수의 디바이스에서 실행할 수 있습니다. 좀 더 자세하게 알아보겠습니다. SageMaker Chainer 지원 Chainer는 유명하고 유연하며 직관적인 Deep Learning 프레임워크입니다. Chainer 네트워크는 네트워크 토폴로지가 순방향 계산을 통해 동적으로 정의되는 “Define-by-Run” 스키마를 기반으로 작동합니다. 네트워크 토폴로지가 데이터로부터 개별적으로 정의되는 “Define-and-Run” 스키마를 기반으로 작동하는 다른 많은 프레임워크와 다릅니다. Chainer 스키마는 네이티브 Python 구조와 도구를 사용하여 네트워크를 작성할 수 있기 때문에 많은 개발자들이 즐겨 사용합니다. 이제 SageMaker에서 TensorFlow 또는 MXNet 추정기를 사용하는 것만큼 쉽게 Chainer를 사용할 수 있습니다. 사실은 더 쉬울 수도 있습니다. 기존 스크립트를 가져와서 약간만 수정하면 SageMaker 훈련에 사용할 [ more… ]