기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
기본 제공 알고리즘의 인스턴스 유형
Amazon SageMaker 알고리즘을 교육 및 호스팅하려면 다음 Amazon EC2 인스턴스 유형을 사용하는 것이 좋습니다.
-
ml.m5.xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.12xlarge
-
ml.c5.xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.8xlarge
-
ml.p3.xlarge, ml.p3.8xlarge, ml.p3.16xlarge
대부분의 Amazon SageMaker 알고리즘은 교육에 GPU 컴퓨팅을 활용하도록 설계되었습니다. 대부분의 알고리즘 훈련에서 P2, P3, G4dn 및 G5 GPU 인스턴스를 지원합니다. 높은 인스턴스당 비용에도 불구하고 GPU는 더욱 빠르게 교육하여 더욱 효율적입니다. 예외가 이 가이드에 언급되어 있습니다.
데이터의 크기와 유형은 어떤 하드웨어 구성이 가장 효율적인지에 대해 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 동일한 모델이 반복적으로 훈련될 때 일련의 인스턴스 유형에 걸친 초기 테스팅을 통해 장기적으로 가장 비용 효과적인 구성을 발견할 수 있습니다. 추가로 GPU에서 가장 효율적으로 교육하는 알고리즘은 효율적인 추론에 대해 GPU가 필요하지 않을 수 있습니다. 실험을 통해 비용 효율성이 가장 높은 솔루션을 결정합니다. 자동 인스턴스 추천을 받거나 사용자 지정 부하 테스트를 수행하려면 Amazon SageMaker Inference Recommender를 사용하십시오.
SageMaker 하드웨어 사양에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker ML 인스턴스 유형을
