아마존웹서비스(AWS)가 머신러닝(ML) 개발을 위한 '아마존 세이지메이커 스튜디오'를 서울에 연다고 24일 밝혔다. 아마존 세이지메이커 스튜디오는 ML을 위한 웹 기반 통합 개발 환경(IDE)으로 작년 12월 미국 오하이오에서 처음 서비스를 시작했다.
스튜디오에서는 ML 모델을 쉽게 빌드, 훈련, 디버깅, 배포, 모니터링할 수 있어 개발 생산성을 높인다. 단일 통합 시각적 인터페이스에서 실험에서 생산에 이르기까지 필요한 모든 도구를 제공한다.
개발자는 ML 워크플로의 모든 단계를 스튜디오 환경 내부에서 추적할 수 있다. 단계들 사이를 빠르게 이동하고 각 단계를 복제, 조정, 재생할 수도 있다. 이를 통해 개발자는 신속하게 변경 사항을 적용하고 결과를 관찰하며 더 빠르게 반복 작업을 수행할 수 있다.
아마존 세이지메이커 스튜디오는 주피터 랩(Jupyter Lab)을 확장해 주피터 노트북에서 ▲코드 작성·실행, ▲ML 모델 빌드·훈련, ▲모델 배포와 예측 성능 모니터링, ▲ML 실험 추적과 디버그 4개 기능을 제공한다.
이 기능들은 세이지메이커 스튜디오 서비스 5개와 통합제공된다. 이들 5개 서비스명은 아마존 세이지메이커 스튜디오 노트북, 엑스페리먼트, 오토파일럿, 디버거, 모델 모니터다.
아마존 세이지메이커 스튜디오 노트북은 AWS 싱글 사인온(Single Sign-On)을 통합하고 시작 시간을 단축하며 클릭 몇 번으로 노트북을 공유할 수 있는 기능을 탑재했다. 엑스페리먼트 서비스를 사용하면 수천 개 ML 작업을 구성, 추적, 비교할 수 있다.
세이지메이커 디버거를 통해서는 복잡한 학습 문제를 디버깅, 분석하고 모델 품질을 향상시키는 방법에 대해 알림을 받을 수 있다. 모델을 자동으로 검사하고 디버깅 데이터를 수집, 분석해 학습 시간을 최적화한다.
세이지메이커 모델 모니터 서비스는 배포된 모델 품질 편차를 감지해 알림을 제공한다. 코드 없이 몇 번의 클릭만으로 데이터 드리프트와 같은 문제를 쉽게 시각화할 수 있게 한다. 오토파일럿 서비스를 사용하면 완벽한 제어와 가시화로 모델을 자동으로 구축할 수 있다. 알고리즘 선택, 데이터 전처리, 모델 튜닝을 자동 처리한다.
AWS는 “아마존 세이지메이터 스튜디오로 고품질 ML 솔루션 출시 기간을 단축할 수 있을 것”이라고 전했다.
