머신러닝 프로젝트를 위한 7가지 AWS 서비스

7 AWS Services for Machine Learning Projects

클라우드 컴퓨팅에 익숙하지 않은 머신러닝 엔지니어에게 AWS는 다소 부담스러울 수 있습니다. 수백 가지의 서비스가 있어 헤매기 쉽습니다. 이 가이드에서는 데이터 로딩부터 모델 배포 및 모니터링까지 머신러닝 작업에 널리 사용되는 7가지 핵심 AWS 서비스에 초점을 맞추어 설명하겠습니다.

1. Amazon S3: 확장 가능한 데이터 스토리지

모든 성공적인 머신러닝 프로젝트는 데이터로부터 시작됩니다. Amazon Simple Storage Service(S3)는 다음과 같은 목적에 이상적인 안전하고 확장 가능하며 비용 효율적인 객체 스토리지를 제공합니다:

대용량 데이터셋 및 학습된 모델 저장
다른 AWS 머신러닝 서비스와의 원활한 통합

손쉬운 데이터 버전 관리 및 수명 주기 관리

S3는 데이터셋, 메타데이터, 모델, 토크나이저 및 기타 구성 파일을 저장하는 데 사용됩니다. 설정이 간단하고 모든 머신러닝 서비스와 통합할 수 있습니다.

2. Amazon EC2: 강력한 컴퓨팅 리소스

머신러닝 워크로드에 사용자 지정 환경이나 GPU 가속이 필요한 경우, Amazon Elastic Compute Cloud(EC2)는 유연하고 강력한 컴퓨팅 리소스를 제공합니다:

가속화된 머신러닝 훈련을 위한 특수 GPU 인스턴스(예: 딥러닝 모델)
특정 머신러닝 라이브러리 및 프레임워크에 맞춘 완전 사용자 지정 환경

쉬운 확장 및 리소스 최적화

EC2는 클라우드에서의 가상 프라이빗 서버라고 생각하면 됩니다. 데이터 전처리, 모델 훈련, 평가 및 배포 등 다양한 작업에 사용할 수 있습니다.

3. Amazon SageMaker: 엔드-투-엔드 머신러닝 플랫폼

Amazon SageMaker는 머신러닝 모델 개발, 훈련 및 배포를 위해 특별히 설계된 AWS의 주력 서비스입니다. SageMaker는 다음과 같은 기능을 제공하여 워크플로우를 단순화합니다:

신속한 실험을 위한 내장 Jupyter 노트북
사전 구축된 머신러닝 프레임워크(TensorFlow, PyTorch, scikit-learn 등)

자동화된 하이퍼파라미터 튜닝 및 모델 최적화
실시간 또는 배치 추론을 위한 간편한 배포 옵션

SageMaker를 마스터하면 다른 도구가 거의 필요하지 않을 것입니다. 복잡한 머신러닝 작업을 단순화하고 운영 오버헤드를 줄이며 다른 AWS 서비스와 원활하게 통합되는 데이터 과학자 친화적인 플랫폼입니다.

4. AWS Lambda: 서버리스 머신러닝 추론

머신러닝 추론은 종종 실시간 또는 이벤트 기반 예측을 포함합니다. AWS Lambda는 이러한 작업에 완벽하게 적합한 서버리스 컴퓨팅 솔루션을 제공합니다:

이벤트 또는 API 호출에 기반한 추론 작업의 자동 트리거링
확장 가능한 실시간, 낮은 지연 시간의 예측

비용 효율적인 가격 모델: 사용한 컴퓨팅 시간에 대해서만 비용 지불

AWS Lambda는 머신러닝 애플리케이션을 배포하는 빠르고 효율적인 솔루션으로, 높은 성능을 유지하면서 컴퓨팅 비용을 낮출 수 있습니다.

5. AWS Step Functions: 머신러닝 워크플로우 오케스트레이션

데이터 전처리, 모델 훈련 및 배포를 포함하는 복잡한 워크플로우 관리는 빠르게 부담스러워질 수 있습니다. AWS Step Functions는 다음과 같은 기능으로 머신러닝 워크플로우 오케스트레이션을 단순화합니다:

시각적 워크플로우 관리 및 오케스트레이션 제공
SageMaker, Lambda, Glue 및 기타 AWS 서비스와 원활하게 통합

내장된 오류 처리, 재시도 및 병렬화 기능 제공

Prefect 및 Airflow처럼 AWS Step Functions는 견고한 머신러닝 파이프라인을 구축하도록 설계된 네이티브 오케스트레이션 솔루션입니다. 워크플로우를 안전하고 효율적으로 모니터링, 관리 및 실행하기 위한 광범위한 통합 및 기능을 제공합니다.

6. AWS CloudFormation: 머신러닝 인프라 단순화

머신러닝 인프라 관리는 빠르게 복잡해질 수 있습니다. AWS CloudFormation은 코드형 인프라(IaC)를 가능하게 하여 인프라 프로비저닝을 자동화하고 단순화합니다:

반복 가능성을 위해 JSON 또는 YAML 템플릿을 통한 인프라 정의
전체 머신러닝 환경의 배포, 확장 및 업데이트 자동화

다양한 단계(개발, 테스트, 프로덕션) 간의 일관성 및 재현성 보장

CloudFormation은 수동 설정의 필요성을 없애줍니다. 더 이상 개별 서비스를 생성하고 시작하기 위해 이곳저곳 클릭할 필요 없이 구성 파일을 만들고 실행하면 CloudFormation이 나머지를 처리합니다.

7. Amazon CloudWatch: 포괄적인 머신러닝 모니터링

효율적인 운영을 유지하기 위해서는 머신러닝 모델 성능과 인프라 상태를 지속적으로 모니터링해야 합니다. Amazon CloudWatch는 머신러닝 워크플로우를 위한 강력한 모니터링 및 관찰 가능성 솔루션을 제공합니다:

머신러닝 인프라, 리소스 활용도 및 운영 메트릭의 실시간 모니터링
사전 문제 감지를 위한 사용자 지정 대시보드 및 경보

SageMaker 및 Lambda와의 통합으로 심층적인 머신러닝 모델 모니터링

리소스 사용량을 추적하거나 모델 성능을 미세 조정하든, CloudWatch는 효율적인 머신러닝 모니터링에 필요한 모든 것을 제공합니다.

결론

AWS 학습은 머신러닝 엔지니어에게 필수적인 기술이 되었습니다. 기업들은 점점 더 데이터 처리, 모델 훈련, 평가 및 배포를 위해 AWS 서비스를 활용할 수 있는 머신러닝 엔지니어를 기대합니다. 이러한 도구는 워크플로우를 간소화할 뿐만 아니라 리소스를 최적화하고 프로세스를 자동화하여 기업이 상당한 비용을 절감하는 데 도움이 됩니다.

처음에는 AWS가 부담스러울 수 있지만, 시간이 지나면 얼마나 직관적이고 효율적인지 깨닫게 될 것입니다. 익숙해지면 반복적인 작업을 자동화하고, 복잡한 워크플로우를 단순화하며, 더 나은 모델 구축에 집중할 수 있습니다. AWS 서비스는 머신러닝 프로젝트를 위한 강력한 기능을 제공하면서 사용자의 작업을 더 쉽게 만들도록 설계되었습니다.