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현재 Amazon SageMaker 콘솔에 교육 작업 복제 기능이 추가되어 기존 작업을 기반으로 하는 교육 작업을 훨씬 쉽게 만들 수 있습니다.
Amazon SageMaker를 사용하면 다양한 훈련 셋과 동일한 구성을 사용하여 여러 훈련 작업을 실행하는 것이 일반적입니다. 또한 특정 하이퍼매개 변수 또는 기본 컴퓨팅 리소스를 조정하고 모델을 다시 훈련하는 것이 일반적입니다. 이러한 시나리오에서는 기존 작업을 기반으로 새로운 훈련 작업을 만드는 것이 바람직합니다. 이 요구 사항을 해결하기 위해 Amazon SageMaker는 AWS 관리 콘솔을 사용하여 기존 훈련 작업의 복제를 지원합니다.
콘솔을 사용하여 기존 훈련 작업을 복제하는 것은 쉽습니다. Amazon SageMaker 콘솔의 왼쪽 탐색 창에서 Training(훈련)을 선택한 다음 Training jobs(훈련 작업)를 선택합니다. 그러면 지금까지 작성한 모든 훈련 작업 목록이 표시됩니다.
새로운 훈련 작업을 만들고 싶다고 가정합시다. 현재 Training jobs(훈련 작업) 목록 (xgboost-2018-06-05-17-19-32-703)에있는 작업을 예로 사용합니다. 동일한 설정을 사용하여 xgboost-2018-06-05-17-19-32-703을 다른 데이터셋에 대해 훈련할 수 있습니다. 처음부터 훈련 작업을 만들기 위해 Create training job(훈련 작업 생성)을 선택하는 대신 xgboost-2018-06-05-17-19-32-703을 선택하고 Clone을 선택하여 Clone training job(훈련 작업 복제) 페이지를 엽니다.
작업 설정은 원래 작업 이름에 접미사가 자동으로 추가된다는 점을 제외하고는 원래 xgboost-2018-06-05-17-19-32-703과 거의 동일하게 보입니다. 선택한 동일한 훈련 프로세스를 다시 실행하려면 아무 것도 변경하지 않고 페이지 맨 아래에서 Create training job (훈련 작업 생성)을 선택하면 됩니다. 다른 데이터셋을 사용할 것이므로 원하는 대로 훈련 작업 이름의 이름을 바꿀 수 있습니다. 이 예제에서는 xgboost-mydataset을 사용합니다. 아래 Input data configuration(데이터 구성 입력)까지 스크롤을 내립니다. 여기에서 Amazon S3 위치를 새 데이터셋의 위치로 변경한 다음 Done(완료)를 선택할 수 있습니다.
이제 모든 것이 준비되었습니다! 페이지의 아래까지 내려서 Create training job (훈련 작업 생성)을 선택하면 이제 새로운 훈련 작업이 생성됐고 운영하게 될 것임을 알게 될 것입니다!
경우에 따라 복제하기 전에 세부 훈련 작업 설정을 확인해야 할 수도 있기 때문에 세부 정보 페이지에서 훈련 작업을 복제 할 수도 있습니다. 작업 세부 정보 페이지에서 Clone (복제)를 선택하면 워크플로우가 동일합니다.
Amazon SageMaker 콘솔을 통한 훈련 작업 복제는 현재 미국 동부 (북 버지니아), 미국 동부 (오하이오), EU (아일랜드), 미국 서부 (오리건) 및 아시아 태평양 (도쿄) AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon SageMaker 콘솔을 참조하십시오.
원문 URL: https://aws.amazon.com/ko/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-console-now-supports-training-job-cloning/
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