AWS DeepRacer 종속 AWS 서비스

AWS DeepRacer에서는 다음 AWS 제품을 사용하여 필요한 리소스를 관리합니다.

Amazon Simple Storage Service

훈련된 모델 아티팩트를 Amazon S3 버킷에 저장합니다.

AWS Lambda

보상 함수를 생성하고 실행합니다.

AWS CloudFormation

AWS DeepRacer 모델을 위한 훈련 작업을 생성합니다.

SageMaker

AWS DeepRacer 모델을 학습시킵니다.

종속 AWS Lambda, AWS CloudFormation 및 SageMaker는 차례로 Amazon CloudWatch 및 Amazon CloudWatch Logs와 같은 다른 AWS 서비스를 사용합니다.

다음 표에는 AWS DeepRacer에서 직접 또는 간접적으로 사용하는 AWS 서비스가 나와 있습니다.

AWS DeepRacer에서 직접 또는 간접적으로 사용하는 AWS 서비스
AWS 서비스 주체	설명
application-autoscaling	작업을 자동으로 조정할 수 있도록 SageMaker에서 간접적으로 호출합니다.
cloudformation	AWS DeepRacer에서 직접 호출하여 계정 리소스를 생성합니다.
cloudwatch	작업을 로깅하기 위해 AWS DeepRacer에서 직접 호출합니다. 작업을 로깅하기 위해 SageMaker에서 간접적으로 호출합니다.
ec2	훈련 작업을 생성 및 실행하기 위해 AWS CloudFormation 및 SageMaker에서 간접적으로 호출합니다.
kinesisvideo	캐시된 훈련 스트림을 보기 위해 AWS DeepRacer에서 직접 호출합니다.
lambda	보상 함수를 생성 및 실행하기 위해 AWS DeepRacer에서 직접 호출합니다.
logs	작업을 로깅하기 위해 AWS DeepRacer에서 직접 호출합니다. 작업을 로깅하기 위해 AWS Lambda에서 간접적으로 호출합니다.
s3	SageMaker 관련 스토리지 작업을 수행하기 위해 SageMaker에서 간접적으로 호출합니다. AWS DeepRacer에서 직접 호출하여 이름이 “deepracer”로 시작하는 버킷을 생성, 나열 및 삭제합니다. 또한 버킷에서 객체를 다운로드하거나, 버킷에 객체를 업로드하거나, 버킷에서 객체를 삭제할 때도 직접 호출됩니다.
sagemaker	강화 학습 모델을 훈련하기 위해 AWS DeepRacer에서 직접 호출합니다.

AWS DeepRacer를 사용하여 이러한 서비스를 직접적으로 호출하려면 필수 정책이 연결되어 있는 적절한 IAM 역할이 있어야 합니다. AWS DeepRacer가 종속 AWS 서비스를 직접적으로 호출하는 데 필요한 IAM 역할 단원에서는 이러한 정책과 역할에 대해 자세히 알아봅니다.