Amazon SageMaker와 S3를 활용한 머신러닝 모델 개발 가이드

핵심 기술

이 콘텐츠는 Amazon SageMaker와 S3를 활용하여 원시 데이터부터 머신러닝 모델을 학습하고 배포하는 전 과정을 안내합니다. AWS 환경에서 ML 모델 개발의 접근성을 높이는 방법을 보여줍니다.

기술적 세부사항

• 사전 준비 사항: AWS 계정, SageMaker 및 S3 접근 권한, IAM 역할, 데이터셋(CSV, JSON, Parquet 등).
• S3 데이터 업로드: S3 콘솔을 통해 버킷 생성 또는 기존 버킷에 데이터셋을 업로드하고 S3 URI를 확보합니다.
• IAM 권한 설정: SageMaker 실행 역할이 S3 버킷에 접근할 수 있도록 s3:GetObject, s3:PutObject 권한을 부여합니다.
• SageMaker 노트북 인스턴스 생성: SageMaker 콘솔에서 노트북 인스턴스를 생성하고 S3 접근 권한이 있는 IAM 역할을 연결합니다.
• SageMaker SDK 활용: Jupyter 노트북 환경에서 Pandas와 Boto3를 사용하여 S3 데이터를 로드하고 전처리합니다.
  • pd.read_csv(s3_path)를 이용한 데이터 로딩.
  • train_test_split을 이용한 데이터 분할.
• SageMaker 내장 알고리즘 사용: XGBoost 알고리즘을 사용하여 모델을 학습시킵니다.
  • sagemaker.image_uris.retrieve로 XGBoost 컨테이너 이미지 가져오기.
  • Estimator 객체를 사용하여 모델 설정 (인스턴스 타입, 출력 경로 등).
  • set_hyperparameters로 학습 파라미터 설정 (objective, num_round 등).
  • TrainingInput을 사용하여 S3 데이터를 학습 입력으로 지정.
  • xgb.fit()으로 모델 학습 실행.
• 모델 배포: 학습된 모델을 엔드포인트로 배포합니다.
  • xgb.deploy()를 사용하여 실시간 추론을 위한 엔드포인트 생성.
  • predictor.predict()를 사용하여 테스트 데이터로 추론.
• 리소스 정리: 불필요한 비용 발생을 막기 위해 배포된 엔드포인트를 삭제합니다 (predictor.delete_endpoint()).

개발 임팩트

Amazon SageMaker를 사용하면 인프라 관리 부담 없이 데이터 업로드, 전처리, 모델 학습, 배포까지의 ML 개발 워크플로우를 간소화할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 모델 성능 개선 및 AI 프로젝트 구현에 집중할 수 있습니다.

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전문적이고 실용적인 톤으로, AWS 클라우드 환경에서 머신러닝 모델을 구축하려는 개발자에게 명확한 단계별 가이드를 제공합니다.