Amazon SageMaker Pipelines란 무엇인가요?
Amazon SageMaker Pipelines는 데이터 전처리부터 모델 모니터링까지, 기계 학습(ML)의 모든 단계를 자동화하는 목적별 워크플로 오케스트레이션 서비스입니다. 직관적인 UI와 Python SDK를 통해, 반복 가능한 엔드 투 엔드 ML 파이프라인을 대규모로 관리할 수 있습니다. 여러 AWS 서비스와의 기본 통합 기능을 통해 MLOps 요구 사항에 따라 ML 수명 주기를 맞춤화할 수 있습니다.
SageMaker Pipelines의 이점
ML 워크플로 구성, 재사용 및 스케줄링
간편한 Amazon SageMaker Python SDK로 ML 워크플로를 만든 다음, Amazon SageMaker Studio로 시각화할 수 있습니다. SageMaker Pipelines의 워크플로 단계를 재사용하면 보다 효율적으로 작업할 수 있고 빠르게 확장할 수 있습니다. SageMaker Project 템플릿으로 빠르게 시작하여 모델을 자동으로 구축, 테스트, 등록 및 배포할 수 있습니다.
모델 자동 추적
Amazon SageMaker Pipelines는 워크플로의 모든 단계를 기록하여, 훈련 데이터, 플랫폼 구성, 모델 파라미터, 학습 기울기 등 모델 구성 요소의 감사 추적을 생성합니다. 감사 추적을 사용하여 모델을 다시 생성하고 규정 준수 요구 사항을 지원할 수 있습니다.
기계 학습 코드 리프트 앤 시프트
코드 한 줄(@step python 데코레이터)을 추가하거나 전체 노트북을 실행하여 Amazon SageMaker에서 ML Python 코드를 반복 가능한 워크플로로 변환할 수 있습니다. Python 주석과 새로운 노트북 단계의 확장성을 통해 다른 AWS 서비스를 통합하여 포괄적인 엔드-투-엔드 ML 워크플로를 구축할 수 있습니다.