<아마존 세이지메이커 5주년을 축하드려요!>

커리어리 친구들, 아마존 세이지메이커를 사용하십니까? AWS 퍼블릭 클라우드 서비스에서 인공지능/머신러닝을 사용하고자 하면 반드시 이 세이지메이커를 사용해야 합니다. 이 세이지메이커는 단순히 깃랩의 노트북 서비스 뿐만 아니라 머신러닝 모델을 훈련시키고, 알고리즘 및 피처들을 선택하고, 모델을 만들어 디버깅하고 배포하고, 다른 EMR 클러스터 서비스, AutoML, MLOps(CI/CD)와도 통합해 서비스하고 있습니다. AWS re:Invent 2017에서 발표된 이후, 2021년에는 더 많은 사용자가 ML을 사용할 수 있도록 민주화(대중화)를 위해 ML 경험이 없는 비즈니스 분석가를 위한 Amazon SageMaker Canvas를 출시했습니다. No Code/Low Code 환경에서 학생들이 ML을 더 빨리 배우고 실험할 수 있는 설정 없는 무료 ML 환경을 포함하여 더 많은 사람들이 ML 모델을 생성할 수 있습니다. 곧 AWS re:Invent 2022 가 시작되기도 전에, 세이지메이커 차기 버전에 대해 이 블로그에서 언급을 했습니다. 앞으로 AWS는 고객이 ML을 한 단계 더 발전시키는 데 도움이 될 수 있는 새로운 기능을 지속적으로 적극적으로 개발하고 있습니다. 예를 들어, Amazon SageMaker 다중 모델 엔드포인트(MME)를 사용하면 고객이 단일 Amazon SageMaker 엔드포인트에 수천 개의 ML 모델을 배포하고 모든 모델에서 엔드포인트 뒤에 프로비저닝된 인스턴스를 공유함으로써 비용을 절감할 수 있습니다. 최근까지 MME는 CPU에서만 지원되었지만 Amazon SageMaker MME는 이제 GPU를 지원합니다. 고객은 Amazon SageMaker MME를 사용하여 GPU 인스턴스에 딥 러닝 모델을 배포하고 수천 개의 딥 러닝 모델을 단일 다중 모델 엔드포인트에 배포함으로써 비용을 최대 90%까지 절감할 수 있습니다. Amazon SageMaker는 또한 CPU 기반 ML 추론에 적합한 AWS Graviton 2 및 Graviton 3 프로세서로 구동되는 컴퓨팅 최적화 Amazon Elastic Compute Cloud(Amazon EC2) 인스턴스에 대한 지원을 확장했습니다. 따라서 고객은 워크로드에 가장 적합한 인스턴스 유형에 모델을 배포할 수 있습니다. 더욱 더 상세한 내용을 알고 싶은 분이라면, 아래의 URL을 클릭해 보시기 바랍니다!