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GPU 딥러닝 모델 학습을 위한 Amazon EC2 스팟 인스턴스 활용법 여러분이 데이터 세트를 수집하고, 심층 신경망 아키텍처를 설계하고, 학습 루틴 코드를 작성을 완료 하셨다면 지금부터는 강력한 GPU 인스턴스를 사용해 여러 epoch에 걸쳐 대규모 데이터 세트를 이용한 학습을 실행할 차례입니다. 여러분은 이미 NVIDIA Tesla V100 GPU에 기반한 Amazon EC2 P3 인스턴스가 컴퓨팅 집약적인 딥러닝 학습 작업에 적합하다는 사실을 알고 있지만 예산이 빠듯한 관계로 가능한한 학습 비용은 낮추고 싶습니다. 몇 시간 또는 며칠에 걸쳐 학습 작업을 실행하는 딥러닝 연구자 및 개발자라면, 스팟 인스턴스 요금을 통해 훨씬 경제적인 비용으로 고성능 CPU를 이용할 수 있습니다. 스팟 인스턴스를 사용하면 온디맨드 요금에 비해 대폭 할인된 가격으로 여분의 Amazon EC2 컴퓨팅 용량에 액세스할 수 있습니다. 인스턴스 및 리전별 최근 요금 목록을 보려면 스팟 인스턴스 어드바이저를 방문하십시오. 스팟 인스턴스와 온디맨드 인스턴스 사이의 주요 차이점을 알아보려면 이 Amazon EC2 사용 설명서를 검토해 보시기 바랍니다. 스팟 인스턴스는 딥러닝 워크플로우에 적합하지만, 온디맨드 [ more… ]

GPU 딥러닝 모델 학습에 있어서 Amazon EC2 스팟 인스턴스의 활용법 여러분이 데이터 세트를 수집하고, 심층 신경망 아키텍처를 설계하고, 학습 루틴 코드를 작성을 완료 하셨다면 지금부터는 강력한 GPU 인스턴스를 사용해 여러 epoch에 걸쳐 대규모 데이터 세트를 이용한 학습을 실행할 차례입니다. 여러분은 이미 NVIDIA Tesla V100 GPU에 기반한 Amazon EC2 P3 인스턴스가 컴퓨팅 집약적인 딥러닝 학습 작업에 적합하다는 사실을 알고 있지만 예산이 빠듯한 관계로 가능한한 학습 비용은 낮추고 싶습니다. 몇 시간 또는 며칠에 걸쳐 학습 작업을 실행하는 딥러닝 연구자 및 개발자라면, 스팟 인스턴스 요금을 통해 훨씬 경제적인 비용으로 고성능 CPU를 이용할 수 있습니다. 스팟 인스턴스를 사용하면 온디맨드 요금에 비해 대폭 할인된 가격으로 여분의 Amazon EC2 컴퓨팅 용량에 액세스할 수 있습니다. 인스턴스 및 리전별 최근 요금 목록을 보려면 스팟 인스턴스 어드바이저를 방문하십시오. 스팟 인스턴스와 온디맨드 인스턴스 사이의 주요 차이점을 알아보려면 이 Amazon EC2 사용 설명서를 검토해 보시기 바랍니다. 스팟 인스턴스는 딥러닝 워크플로우에 적합하지만, 온디맨드 [ more… ]

AWS RoboMaker용 ROS 애플리케이션 빌드 및 번들링 기술 활용기 AWS는 클라우드 기반 로봇 서비스인 AWS RoboMaker  개발을 시작하면서, 어떻게 모든 오픈 소스 로봇 운영체제인 ROS 애플리케이션을 쉽게 실행할 수 있을지 고민하였습니다. 대부분 로봇 애플리케이션은 수많은 종속 관계로 서로 연관된 다양한 패키지의 거대한 결합체라고 할 수 있습니다. 시뮬레이션이 결합됨에 따라 이 종속 관계의 목록도 늘어납니다. 많은 조사와 검토를 통해 appimage, flatpak, snapcraft에서 영감을 얻어 로컬 개발 환경과 AWS 서비스에서 실행할 수 있는 단일 파일 형식을 만들어냈습니다. 이 형식을 번들이라고 합니다.어떤 종류의 패키징 아티팩트를 설계할지 결정되자, 아티팩트를 손쉽게 생성할 수 있는 명령줄 도구가 필요했습니다. 기존 ROS 생태계에 완벽하게 적용되는 도구라야 했습니다. 그래서 가장 뛰어난 최신 ROS 빌드 도구인 colcon을 기반으로 만들기로 결정했습니다. Colcon을 사용하면 ROS1 및 ROS2 애플리케이션을 빌드할 수 있습니다. 또한 이 도구는 확장성이 매우 뛰어나고, 필요한 여러 가지 중요 기능을 기본적으로 제공합니다. 이 문서에서는 기존 ROS 빌드 도구에 대해 살펴보고, [ more… ]

AWS AppSync에서 다양한 AWS 서비스 직접 호출하기 AWS AppSync는 관리형 GraphQL 서비스로서 개발자가 손쉽게 데이터 기반의 모바일 및 웹 애플리케이션을 구축할 수 있게 해 줍니다. 개발자는 서버리스 백엔드를 사용하여 AppSync를 Amazon DynamoDB, AWS Lambda 및 Amazon Elasticsearch Service를 포함한 다양한 데이터 원본에 연결하여 GraphQL API를 구축할 수 있습니다. AWS AppSync는 2018년 5월에 HTTP 데이터 원본에 대한 지원을 추가하여 레거시 API를 GraphQL 엔드포인트에 추가하는 것이 쉬워졌습니다. AppSync는 HTTP 데이터 원본을 통한 AWS 서비스 호출을 지원하도록 기능이 확장되었습니다. AWS에서 HTTP 요청을 식별하고 승인하려면 해당 요청이 Signature Version 4 프로세스로 서명되어야 합니다. 그렇지 않은 경우 이러한 요청은 거부됩니다. AWS AppSync는 이제 HTTP 데이터 원본 구성의 일부로 제공된 IAM 역할을 기준으로 사용자를 대신해 서명을 계산할 수 있습니다. 이는 중간 단계의 Lambda 함수를 작성하지 않아도 광범위한 AWS 서비스를 호출할 수 있음을 의미합니다. 예를 들어, AWS Step Functions 상태 시스템의 실행을 시작하거나, AWS Secrets Manager에서 보안 [ more… ]

Amazon Cognito 기반 암호가 불필요한 서버리스 이메일 인증 구현 방법 대체로 웹 사이트에서 암호를 기억하고 있기란 쉽지 않습니다. 특히 자주 사용하지 않는 암호라면 더욱 그렇지요. 대부분의 사람처럼, 여러분도 웹 사이트와 앱에서 “암호를 잊어버리셨습니까?” 링크나 버튼을 클릭하는 일이 꽤 익숙할지도 모릅니다. 그래서 많은 사람이 짧은 암호를 사용하거나 떠올리기 쉬운 암호를 사용하거나 여러 사이트와 앱에서 같은 암호를 재사용하는 등 잘못된 방법을 사용하는 경향이 있습니다. 암호 관리자처럼, 이를 위한 솔루션도 있지만, 실제로 암호에 기반한 보안은 안전하지 않으며, 특히 사용자에게 친숙하지 않습니다. 지문이나 얼굴 인식을 사용하는 등 암호 로그인을 대체하는 방법도 있긴 합니다. 하지만 항상 이러한 방법이 사용 가능한 것은 아닙니다. 손쉽게 인증 서비스를 구현하게 해 주는 Amazon Cognito에서는 대안을 제공합니다. 로그인할 때 예를 들어, 이메일, SMS 또는 푸시 알림을 통해 웹 사이트나 앱에서 임시 일회성 로그인 코드를 사용자에게 보내기만 하고, 암호를 입력하지 않아도 된다면 어떨까요? 그냥 코드를 받아서 입력하고 로그인하면 됩니다. “암호를 잊어버리셨습니까” [ more… ]