Amazon SageMaker AI 특성

완전관리형 인프라, 도구 및 워크플로를 활용하여 모든 사용 사례에 적합한 기계 학습(ML) 모델을 구축, 훈련 및 배포

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실습 자습서 사용해 보기

데이터 준비

SageMaker Feature Store

기계 학습 모델의 특성 저장, 공유 및 관리

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SageMaker Data Wrangler

데이터 준비 시간을 몇 주에서 몇 분으로 단축

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구축

SageMaker Notebooks

완벽한 가시성으로 기계 학습 모델을 자동 생성

교육

SageMaker Model Training

ML 모델을 빠르고 비용 효율적인 방식으로 훈련

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SageMaker Experiments

효율적으로 기계 학습 실험을 관리할 수 있는 서비스

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SageMaker HyperPod

대규모 분산 훈련을 위해 특별히 구축된 인프라를 통해 파운데이션 모델 훈련 시간을 최대 40% 단축

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배포

SageMaker Model Deployment

추론용 ML 모델을 손쉽게 배포 및 관리

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SageMaker Edge

엣지 디바이스에서 실행되는 기계 학습 모델을 손쉽게 운영

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MLOps 및 ML 거버넌스

ML Governance with SageMaker

특별히 구축된 기계 학습 거버넌스 도구를 사용하여 액세스 제어를 간소화하고 투명성을 개선

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SageMaker MLOps

ML 수명 주기 전반에서 프로세스를 자동화하는 도구를 사용하여 고성능 ML 모델을 대규모로 제공

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SageMaker Clarify

데이터 및 기계 학습 모델의 편향을 감지하고 모델 예측을 설명

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SageMaker Pipelines

특별히 구축된 CI/CD 도구를 사용하여 엔드 투 엔드 기계 학습 워크플로 생성

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리전별 Amazon SageMaker AI 기능 제공 여부

이 개요 차트에서 SageMaker AI 기능을 사용할 수 있는 AWS 리전을 확인할 수 있습니다.

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Amazon SageMaker AI 특성

데이터 준비

기계 학습 모델의 특성 저장, 공유 및 관리

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구축

완전관리형 노트북으로 기계 학습 모델을 탐색하고 구축

파운데이션 모델, 알고리즘, 솔루션을 갖춘 기계 학습 허브

완전히 통합된 개발 환경을 사용하여 ML 개발을 수행

사용 중인 브라우저에서 노트북으로 기계 학습을 빠르게 학습하고 실험

시각적 인터페이스를 사용하여 노코드로 ML 모델 구축

기계 학습 수명 주기 전반에서 인적 피드백을 적용하여 고품질 모델을 생성

완벽한 가시성으로 기계 학습 모델을 자동 생성

교육

ML 모델을 빠르고 비용 효율적인 방식으로 훈련

효율적으로 기계 학습 실험을 관리할 수 있는 서비스

대규모 분산 훈련을 위해 특별히 구축된 인프라를 통해 파운데이션 모델 훈련 시간을 최대 40% 단축

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MLOps 및 ML 거버넌스

특별히 구축된 기계 학습 거버넌스 도구를 사용하여 액세스 제어를 간소화하고 투명성을 개선

ML 수명 주기 전반에서 프로세스를 자동화하는 도구를 사용하여 고성능 ML 모델을 대규모로 제공

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