![[Reinvent2019] 관리형 ML 모니터링 서비스 – Sagemaker Model Monitor 소개](https://media.blog.wisen.co.kr/wp-content/uploads/2022/01/14114100/sagemaker_0614-240x240.png)
[Reinvent2019] 관리형 ML 모니터링 서비스 – Sagemaker Model Monitor 소개
들어가며 안녕하십니까. GS네오텍 임성균입니다. AWS 리인벤트 ML 분야에 나온 내용을 글로 정리하면서, 어떻게 하면 독자분들이 더 정확한 방식으로 업데이트를 이해할 수 있을지 고민하고 있습니다. 이때 만약 제가 쓴 글에 어긋난 내용이 있거나 맞춤법이 틀렸을때, 바로바로 해당 문제를 리포팅해주는 기능이 있다면 글쓴이에게 엄청난 도움이 될 수 있겠죠. 이러한 기능이 ML 개발을 하면서 AWS Sagemaker에 있다면 관심이 가지 않나요? 그럼 제가...
![[Reinvent2019] IGW/VGW에 라우팅을 정의 – VPC Ingress Routing 소개](https://media.blog.wisen.co.kr/wp-content/uploads/2019/12/04142859/VPC.png)
[Reinvent2019] IGW/VGW에 라우팅을 정의 – VPC Ingress Routing 소개
들어가며 안녕하십니까. GS네오텍 강현석입니다. AWS에서는 다양한 형태의 네트워크 서비스를 제공합니다. 그 범위를 VPC 서비스로 좁히면, 처음 2011년에 서비스가 출시되고(이전엔 EC2-Classic 체계 사용) 이후부터는 지속적인 업데이트를 통해 격리/연동/제어 관점에서 사용자에게 다양한 옵션을 제공해 왔습니다. 이번 리인벤트 2019 행사에서도 네트워크와 관련된 업데이트가 서너개 있었는데요. 이번 글에서는 그 중 VPC Ingress Routing 기능에 대하여 소개 드리고자 합니다. VPC Ingress Routing 개요 AWS는...
![[Reinvent2019] 신규 인스턴스 타입 – Inf1 및 6세대(M6g/C6g/R6g) 인스턴스 계열 출시](https://media.blog.wisen.co.kr/wp-content/uploads/2022/01/04091950/EC2.png)
[Reinvent2019] 신규 인스턴스 타입 – Inf1 및 6세대(M6g/C6g/R6g) 인스턴스 계열 출시
들어가며 안녕하십니까. GS네오텍 박태순입니다. 오늘은 리인벤트 2019 행사에서 출시된 새로운 인스턴스 타입들을 묶어서 소개하고자 합니다. 머신 러닝을 위한 인스턴스 계열(Inf1)과 6세대 인스턴스들 (M6g, C6g, R6g)이 새롭게 출시 되었는데요. 어떤 특징들이 있는지 한번 살펴볼까요? Inf1 인스턴스 계열 소개 머신 러닝을 구현하기 위한 자원 중 CPU와 GPU에 대해서 들어보셨나요? 머신러닝의 핵심은 분류를 통한 예측이라고 할 수 있겠습니다. 그 말은 수많은 데이터 속에서...
![[Reinvent2019] Right Sizing의 새로운 기준 – Compute Optimizer 소개](https://media.blog.wisen.co.kr/wp-content/uploads/2019/12/04142932/Compute-Optimizer.png)
[Reinvent2019] Right Sizing의 새로운 기준 – Compute Optimizer 소개
들어가며 안녕하십니까. GS네오텍 박태순 입니다. AWS는 비용 최적화를 스스로 할 수 있게 하는 다양한 (도움) 서비스를 출시해 왔습니다. 예를 들면 비용 절감, 시스템 성능향상, 보안 격차 해소에 대한 권장 사항을 제시해주는 Trusted advisor, AWS 비용 및 사용량을 탐색하고 다양한 필터링을 지원하여 시각화 할 수 있는 인터페이스를 제공하는 Cost explorer, 사용자가 지정 예산을 설정하고 임계값이 초과될때 알림을 받을 수 있는 AWS Budget...
![[Reinvent2019] ML 이슈를 자동 식별 – Sagemaker Debugger 소개](https://media.blog.wisen.co.kr/wp-content/uploads/2022/01/04091513/Sagemaker.png)
[Reinvent2019] ML 이슈를 자동 식별 – Sagemaker Debugger 소개
들어가며 안녕하십니까. GS네오텍 임성균입니다. ML(Machine Learning) Training 시 결과가 나올 때까지 하염없이 기다리시지 않으신가요? 하이퍼 파라미터를 설정한 뒤 문제가 생기지 않는다면 모두들 좋은 결과를 기대하며 기다릴 것 같습니다. ML 모델링 작업 중 발생하는 복잡한 문제를 자동으로 식별해주는 서비스가 AWS Sagemaker에 있다고 하네요. 그럼 정말 쓸만한 기능인지 같이 한번 살펴보시죠!! Amazon Sagemaker Debugger는 왜 나왔을까? ML을 구축하기 위해 데이터...
![[Reinvent2019] ML 전용의 IDE 환경 – Sagemaker Studio 소개](https://media.blog.wisen.co.kr/wp-content/uploads/2019/12/04143122/Sagemaker-Studio.png)
[Reinvent2019] ML 전용의 IDE 환경 – Sagemaker Studio 소개
들어가며 안녕하십니까. GS네오텍 임성균입니다. ML을 개발하시는 분이시라면 어떠한 개발환경을 사용하고 계시나요? ML을 하기 위해 컴퓨팅 리소스와 개발환경을 구축하는데 더욱 시간이 많이 소요 되셨다면 이번 글은 굉장히 흥미로울 것 같습니다. 아마 인프라를 직접 구축하셔서 사용하실 수도 있고, 간단히 클라우드에서 사용하시는 Jupyter Notebook을 통해 구현하시는 분들이 아마 대부분이겠죠. 또, 이런 경우도 있으시지 않을까요? 학습 과정에서 새로운 알고리즘을 시도하거나 하이퍼 파라미터를 조정하여 실험을...
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