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| [AIM319] Build, manage, and scale ML development with a web-based visual interface
연사 : Peeyush Jain, Ram Vittal, Rekha Seshadrinathan 일시: 2022.11.30 15:15 – 16:15 장소: Level 3, Chairmans 368, MGM Grand 작성자 : 메가존클라우드 Data Business Center 김윤희 매니저 |
Amazon SageMaker Studio는 데이터 과학 및 기계 학습(ML)을 위한 통합 개발 환경(IDE)입니다.
이 세션에서는 SageMaker Studio를 사용하여 데이터를 준비하고 웹 기반 단일 시각 인터페이스에서 ML 모델을 구축, 훈련, 배포 및 관리하는 방법을 살펴보았으며,
ML 개발을 위한 포괄적인 도구 세트에 액세스하는 방법과 SageMaker Studio를 떠나지 않고 단계를 빠르게 전환하는 방법에 대해 알아보았습니다.
Agenda는 다음과 같습니다.
- SageMaker Studio 개요
- JPMorgan Chase의 SageMaker Studio 여정
- 새로운 SageMaker Studio의 기능들
- 데모
Amazon SageMaker Studio는 ML을 위한 보편적인 IDE 입니다. 데이터 준비, 피쳐들의 저장, 편향 감지, Notebook으로 빌드, 파라미터 조정,
프로덕션에서의 배포, 예측 설명, 관리 및 모니터링의 범위를 포함합니다. 데이터 사이언티스트, ML 엔지니어 및 데이터 엔지니어는 SageMaker Studio를 사용할 수 있습니다.
옴니AI는 데이터 사이언티스트와 ML 엔지니어가 클라우드 규모의 머신러닝 모델을 빠르고 쉽게 구축하고,
모델 학습 및 배포까지 가능한 JPMorgan Chase의 완전 관리 플랫폼 서비스입니다.
JPMorgan Chase가 Studio를 가능하게 한 방법은 다음과 같습니다.
[Access]
- 옴니AI UI 사용 : 학습과 JPMorgan Chase 내의 플랫폼 서빙
- 커스텀 SDK
[Security]
- 사전 서명된 URL(만료, 소스 IP)의 유효성
- VPC 모드
- EFS 암호화
- 다운로드 버튼 비활성화
- Egress 제어
Studio에서 사용 가능한 SageMaker의 기능들은 다음과 같습니다.
- Data Wrangler : ML을 위한 데이터 수집 및 준비
- Pyspark processing jobs : 파이썬기반 빌드, BYOR Spark
- Feature store : vlcu 저장, 카탈로그화, 검색 및 재사용
- Autopilot : 완전한 가시성을 갖춘 ML 모델 자동 생성
- Experiments : 팀 간의 모델 아티팩트 추적, 시각화 및 공유
- Debugger and profiler : 학습 실행 디버깅 및 프로파일링
- Clarify : 편향 감지 및 예측 이해
- Pipelines : 워크플로우 자동화, ML용 CI/CD, 핵심 모델 카탈로그
- Model monitoring : 배포된 모델의 정확성 유지
SageMaker의 새로운 업데이트 내용은 다음과 같습니다.
- Studio UI가 새롭게 개편되었습니다. 좌측 탭에서 사용하고자 하는 Studio 기능을 더 찾기 수월하도록 바꾸거나 메인 페이지 UI 등에 대해 변경되었습니다.
- 데이터 준비가 간소화되었습니다.
- 서버리스로 데이터 준비가 가능 해졌습니다. 한 예로 SageMaker Notebook 코드를 통해 데이터 준비가 가능합니다.
- 실시간 협업이 가능 해졌습니다.
- 노트북 코드를 프로덕션 준비 작업으로 자동 변환합니다.
JPMorgan Chase 사례를 통해 옴니AI에 대해 알 수 있었습니다. 또한, 앞으로 SageMaker에 어떠한 기능이 추가되었고 어떠한 점이 바뀌는지를 알려주셔서 유용한 세션 이었습니다.
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