- AWS ML Stack
- 모델 학습
- 노트북 생성 -> 학습 정의 및 실행 -> 실제 학습은 클러스터에서 수행!
- (학습 클러스터 : 인스턴스 종류, 갯수, 코드, 환경 등등을 Estimator 으로 정의)
- 데이터 전처리 후처리 / 결과 처리
- 마찬가지로, 프로세서 정의 및 실행 하면됨.
- 모델 배포 및 서빙
- "SageMaker 모델" : 컨테이너 이미지 + 모델 아티팩트 + 기타설정 등을 하나의 패키지로 다룬다.
- "엔드포인트" : 모델 패키지 생성 -> EP 서버구성 생성 -> EP 생성or수정
- 멀티 모델 EP, 멀티 컨테이너 EP 등등도 가능!
- "추론(inference) 서빙 패턴" : 1.실시간, 2.배치, 3.비동기, 4.서버리스
- "빌트인 웹서버" : api 를 통해 인보크.
- A/B 테스트, 무중단배포, 롤백, 블루/그린 가드레일, 오토스케일링 등 상용화에 필요한 다양한 기능도 쉽게 제공.
- 파이프라인
- 지원하는 Steps = processing, training, conditional, batchTransfrom, resisterModel, createModel,
- ...
-끝-
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