Gluon data loader worker 활용하여 교육 성능 최대화하기

최근의 CPU 및 GPU 기술의 발전으로, 복잡하고 심도있는 신경망 모델을 몇 시간 동안만 교육하면 많은 최첨단 모델에 도달 할 수 있습니다. 그러나 처리량이 높은 시스템을 사용할 경우 각 반복작업 전에 처리 파이프 라인에 필요한 데이터를 준비해야 합니다. 처리 파이프 라인이 고갈되면 에포크(epoch) 당 시스템 시간과 관련하여 시스템 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 장기간의 교육은 연구의 더딘…

샘플 데이터 사용하여Amazon QuickSight 에서 10가지 시각화 자료 만들어보기

Amazon QuickSight를 사용하여 비즈니스 통찰력에 빠르게 액세스 할 수 있도록 시각화를 작성하는 방법에 익숙하지 않은 분들은 이 포스팅을 참고하세요. 이 게시물에서는 샘플 데이터 세트를 사용하여 몇 가지 일반적인 시나리오를 살펴보고 yuor 데이터를 연결하고 고급 분석을 수행하며 모든 웹 브라우저 또는 모바일 장치에서 결과에 액세스하는 방법에 대한 개요를 제공합니다. 다음 시각화 자료들은 아래 링크에서 사용할 수…

Amazon SageMaker 로컬 모드를 사용하여 노트북 인스턴스 기량 연마하기

Amazon SageMaker는 사전 구축된 TensorFlow 와 MXNet 컨테이너를 사용하여 로컬 교육에 대한 지원을 시작했습니다. Amazon SageMaker는 생산 현장에서 머신러닝 모델을보다 효과적으로 구축, 교육 및 배포 할 수있는 유연한 기계 학습 플랫폼입니다. Amazon SageMaker 교육 환경은 관리가 가능합니다. 즉, 인스턴스를 회전시키고 알고리즘 컨테이너를 로드하며 Amazon S3에서 데이터를 가져 와서 코드를 실행하고 Amazon S3에 결과를 출력하고 클러스터에…

IoT 분석기능을 일반적으로 사용 가능합니다.

AWS IoT 분석기능 서비스를 일반적으로 사용할 수 있다는 것을 발표하게 되어 기쁩니다. 고객들은 IoT 분석기능을 사용하여 연결된 디바이스 데이터를 정리, 처리, 암호화, 저장 및 분석할 수 있습니다. AWS IoT 분석기능은 현재 미국 동부(북부 버지니아), 미국 서부(오리건), 미국 동부(오하이오), 유럽 연합(아일랜드)에서 사용할 수 있습니다. 작년 11월, 동료인 Tara Walker는 AWS IoT 분석기능 서비스의 몇 가지 기능을…

Python(클라이언트 장치)으로 포트 443에 TLS 클라이언트 인증을 사용하여 MQTT를 구현하는 방법

ALPN(응용 프로그램 계층 프로토콜 협상)은 TLS 서버에 연결되는 클라이언트가 ProtocolNameList라고 하는 추가 매개 변수를 통과시킬 수 있도록 하는 TLS로의 확장입니다. ProtocolNameList는 클라이언트가 통신에 사용할 응용 프로그램 프로토콜의 우선 순위 목록입니다. 이제 AWS IoT Core를 사용하면 ALPN TLS 확장을 사용하여 MQTT 위에 있는 장치를 포트 443의 TLS 클라이언트 인증으로 연결할 수 있습니다. 이 방법이 유용한 이유에…

AWS 딥 러닝 AMI, 최적화된 Chainer 4 및 CNTK 2.5.1을 사용하여 Amazon EC2 인스턴스에 대한 딥 러닝을 가속화할 수 있습니다.

Ubuntu 및 Amazon Linux용 AWS 딥 러닝 AMI에는 Chainer 4 및 Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) 2.5.1이 구성되어 있어 Amazon EC2 인스턴스 전체에 걸쳐 고성능을 최적화합니다. AMI는 5개 추가 AWS 리전에서도 사용할 수 있으므로 범위를 16개 AWS 리전까지 확장할 수 있습니다. Chainer 4로 딥 러닝 가속화하기 AMI에는 Chainer 4가 Intel의 딥 러닝 확장 패키지(iDeep)로 구성되어 있습니다.…

AWS CloudFormation을 사용하여 AWS Batch 리소스 생성 및 관리하기

AWS CloudFormation을 사용하면 개발자와 시스템 관리자가 (CloudFormation 스택이라고 부르는)관련 AWS 리소스 모음을 순서대로 예측 가능한 방식으로 프로비저닝 및 업데이트하여 쉽게 만들고 관리할 수 있습니다. 이제 CloudFormation 사용자는 나머지 AWS 인프라를 관리하는 것과 동일한 방식으로 AWS Batch 리소스를 배포하고 관리할 수 있습니다. 이 게시물에서는 CloudFormation에서 지원되는 기본 리소스를 강조하여 표시하고 CloudFormation을 사용하여 AWS Batch 컴퓨팅 환경을…

Start-Up 엔터프라이즈: Step 1

디지털 변환에 대한 업계의 많은 소문이 있었지만 그것이 의미하는 바에 대한 명확한 정보는 거의 없었습니다. “디지털”의 의미는 무엇입니까? 현대의 우리가 하는 것과는 다른 점이 무엇입니까? “디지털”변환이 얼마나 필요합니까? 혁신, 변화 및 붕괴의 속도가 지속적으로 확대되고 조직이 변화를 수용하지 않으면 재앙이 될 위험이 있음이 분명히 존재합니다. 우리는 15 년, 10 년 또는 심지어 5 년 전과…

AWS Schema Conversion Tool에서 스키마 비교기능 소개하기

AWS SCT(AWS Schema Conversion Tool)는 데이터베이스 마이그레이션을 더욱 예측하기 쉽게 해 줍니다. 이렇게 하려면 소스 데이터베이스 스키마와 대부분의 데이터베이스 코드 개체를 타겟 데이터베이스와 호환되는 형식으로 자동 변환합니다. AWS SCT에는 스키마 비교와 균질 데이터베이스 마이그레이션(예:Oracle에서 Oracle로 마이그레이션)에 대한 동기화를 지원하는 새로운 기능이 추가되었습니다. 스키마 비교 기능을 사용하면 소스 데이터베이스에서 타겟 데이터베이스로 데이터베이스 스키마 변경 사항을 더…

텍사스 Instrument의 Code Composer Studio 버전 8을 사용하여 Amazon FreeRTOS 개발하기

Texas Instrument(TI)는 TI MCU 컴파일러 버전 18.1.1을 포함하여 CCS(Code Composer Studio)버전 8을 출시했습니다. Code Composer Studio에 대한 Amazon FreeRTOS 프로젝트는 TI MCU의 컴파일러 버전 16.9.3에 대해 구성되어 있습니다. Amazon FreeRTOS에는 버전 18.1.1로 컴파일하지 않는 오픈 소스 CBOR(간결한 이진 개체 표현) 라이브러리(tinycbor)가 포함되어 있습니다. 시스템에 기존 16.9.3 컴파일러(또는 호환 컴파일러)가 없는 경우에는 Amazon FreeRTOS를 구축하지 않습니다.…