Amazon SageMaker 심화 과정 (Advanced Course)

ML 기본 개념에 익숙한 ML 엔지니어 또는 Data Scientist이 Amazon SageMaker에서 ML 모델 개발, 학습 및 모델 배포를 수행하는 방법을 배울 수 있습니다. 이 자료들을 보시기 전에 반드시 Amazon SageMaker 단기 집중 과정을 학습하시는 것을 추천 드립니다.

ML 모델 개발, 학습 및 배포 작업에 필요한 Amazon SageMaker 기능들 소개

No.	Title	Duration	Link	Description
Module 1	Amazon SageMaker 모델 학습 방법	1hr	https://kr-resources.awscloud.com/aws-ai-and-machinelearning/aiml-special-webinar-s1-sagemaker-model-training-introduction	Amazon SageMaker Training과 Processing에 처음 입문 하고자 하는 분을 위해 동작 방식을 설명하고, 실행할 수 있는 가이드를 제공합니다. 사용자는 Amazon SageMaker 노트북을 생성한 다음, 직접 정의한 별도의 GPU 또는 고성능 CPU로 구성된 학습 클러스터에서 학습 코드를 실행하여, 효율적으로 모델 학습과 데이터 전처리, 추론 결과 후처리 또는 모델 평가 등을 할 수 있도록 합니다. 추가적으로 Amazon SageMaker Experiments를 이용하여 학습 실험에 대한 구조화와 평가 메트릭 간의 비교를 체계적으로 관리하는 방법을 소개합니다.
Module 2	Amazon SageMaker 모델 배포 방법	1hr	https://kr-resources.awscloud.com/aws-ai-and-machinelearning/aiml-special-webinar-s2-sagemaker-model-deploy-introduction	Amazon SageMaker 배포에 처음 입문 하고자 하는 분들을 위해 동작 방식을 설명하고 실행할 수 있는 가이드를 제공합니다. Amazon SageMaker 빌트인 4가지 서빙 패턴(리얼타임 추론, 배치 추론, 비동기 추론, 서버리스 추론)을 시작으로 프로덕션 적용을 위한 핵심 기능과 비용 절감을 위한 방법을 소개합니다.
Module 3	Amazon SageMaker 모델 빌딩 파이프라인	1hr	https://kr-resources.awscloud.com/aws-ai-and-machinelearning/aiml-special-webinar-s3-sagemaker-model-building-pipeline	Amazon SageMaker 에서 제공하는 기계 학습을 위한 CI/CD 서비스, Aamzon SageMaker Pipelines 를 사용하기 위해 기계 학습의 라이프 사이클과 MLOps 의 개념과 AWS 에서의 MLOps 에 대한 오버뷰를 소개합니다. 또한, Amazon SageMaker Pipelines 의 세부적인 사용법을 스크린샷과 함께 소개합니다.
Prep. Lab	Amazon SageMaker 전체 실습 소개	0.5hr	https://kr-resources.awscloud.com/aws-ai-and-machinelearning/aiml-special-webinar-s4-sagemaker-hands-on-workshop (실습용 소스 코드) https://github.com/aws-samples/aws-ai-ml-workshop-kr	Amazon SageMaker Training, Processing, Deployment 및 Pipelines 실습을 위한 Amazon SageMaker 온 디맨드 노트북 생성 및 Amazon SageMaker Studio 생성 방법을 소개합니다.
Lab 1	Amazon SageMaker 모델 학습 실습	1hr	https://kr-resources.awscloud.com/aws-ai-and-machinelearning/aiml-special-webinar-s5-sagemaker-model-training-handson-lab	"Amazon SageMaker 모델 학습 방법 소개" 세션에서 이론적으로 설명한 내용에 대해 Hands-on lab을 이용하여 실습해 봅니다.
Lab 2	Amazon SageMaker 모델 배포 실습	1hr	https://kr-resources.awscloud.com/aws-ai-and-machinelearning/aiml-special-webinar-s6-sagemaker-model-deploy-handson-lab	"Amazon SageMaker 모델 배포 방법 소개" 세션에서 이론적으로 설명한 내용 중 리얼타임 추론에 대해 스텝-바이-스텝으로 핸즈온을 실습하고 locust를 사용하여 간단한 로드 테스트를 수행합니다.
Lab 3	Amazon SageMaker 모델 빌딩 파이프라인 실습	1hr	https://kr-resources.awscloud.com/aws-ai-and-machinelearning/aiml-special-webinar-s7-sagemaker-model-building-pipeline-handson-lab	Amazon SageMaker Pipeline 에 처음 입문 하고자 하는 분을 위해서 "코드"를 실행하여 배우고자 합니다. Amazon SageMaker Model Building Pipeline 의 기본 과정을 "전처리", "모델 훈련", "세이지 메이커 모델 생성", "엔드포인트 생성" 의 단계 별로 실습을 하고, 이후에 단계 별로 실습을 모두 파이프 라인으로 연결하여 최종 실습을 합니다. 또한 고급 과정으로서, "튜닝", "모델 레지스트리 등록", "모델 평가", "조건" 의 단계에 대한 실행 방법 및 코드도 소개를 합니다.