이제 Amazon SageMaker에 대해 AutoScaling을 사용할 수 있습니다.

AWS ML 플랫폼 팀의 제품 매니저인 Kumar Venkateswar가 Amazon SageMaker와 함께 AutoScaling에 대한 발표 내용을 공유합니다. Amazon SageMaker를 사용하여 수천명의 고객이 자신들의 머신 러닝(ML)모델을 쉽게 구축, 교육 및 배포할 수 있습니다. 현재 Amazon SageMaker용 AutoScaling 기능을 사용하면 프로덕션 ML 모델을 더욱 쉽게 관리할 수 있습니다. 유추에 따라 필요한 크기에 맞게 인스턴스 수를 수동으로 관리하는 대신…

AWS ML 플랫폼 팀의 제품 매니저인 Kumar Venkateswar가 Amazon SageMaker와 함께 AutoScaling에 대한 발표 내용을 공유합니다. Amazon SageMaker를 사용하여 수천명의 고객이 자신들의 머신 러닝(ML)모델을 쉽게 구축, 교육 및 배포할 수 있습니다. 현재 Amazon SageMaker용 AutoScaling 기능을 사용하면 프로덕션 ML 모델을 더욱 쉽게 관리할 수 있습니다. 유추에 따라 필요한 크기에 맞게 인스턴스 수를 수동으로 관리하는 대신…

Tensorflow 1.5, MXNet 1.0 및 CUDA 9에 대한 Amazon SageMaker의 지원

Amazon SageMaker 사전 구축형 딥러닝 프레임워크 컨테이너는 이제 TensorFlow 1.5 및 Apache MXNet 1.0을 지원하게 되었으며 이 두 가지는 SageMaker ml.p3 인스턴스에서 더 빠른 성능을 위해 CUDA 9 최적화를 활용합니다. 이 기능은 성능 상의 이점 외에도 Tensorflow에서의 빠른 실행과 MXNet의 NDArrays에 대한 고급 인덱싱과 같은 업데이트된 기능에 대한 액세스를 제공합니다. 자세한 내용은 변경 로그 이곳과…

Amazon SageMaker 사전 구축형 딥러닝 프레임워크 컨테이너는 이제 TensorFlow 1.5 및 Apache MXNet 1.0을 지원하게 되었으며 이 두 가지는 SageMaker ml.p3 인스턴스에서 더 빠른 성능을 위해 CUDA 9 최적화를 활용합니다. 이 기능은 성능 상의 이점 외에도 Tensorflow에서의 빠른 실행과 MXNet의 NDArrays에 대한 고급 인덱싱과 같은 업데이트된 기능에 대한 액세스를 제공합니다. 자세한 내용은 변경 로그 이곳과…