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# Amazon Comprehend를 사용한 모델 버전 관리
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인공 지능 및 기계 학습(AI/ML)의 핵심은 빠른 실험입니다. Amazon Comprehend를 사용하면 데이터에 대한 인사이트를 얻는 데 사용할 모델을 학습 및 구축할 수 있습니다. 모델 버전 관리를 사용하면 더 많거나 다른 데이터 세트를 제공하더라도 모델 실행 결과와 관련된 모델링 기록 및 성적을 추적할 수 있습니다. 사용자 정의 분류 모델 또는 사용자 정의 개체 인식 모델을 버전 관리와 함께 사용할 수 있습니다. 시계열에 따른 다양한 버전을 살펴보면 해당 버전이 얼마나 성공적인가에 대한 인사이트를 얻고 성공 상태에 도달하는 데 어떤 파라미터를 사용했는지에 대한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

기존 사용자 정의 분류 모델 또는 개체 인식 모델의 새 버전을 학습시킬 때에 모델 세부 정보 페이지에서 새 버전을 생성하기만 하면 됩니다. 그러면 모든 세부 정보가 자동으로 채워집니다. 새 버전 관리는 이전 모델과 동일한 이름(VersionID라고 함)을 사용하지만 생성 과정에서 고유한 버전 이름을 지정해야 합니다. 모델에 새 버전을 추가하면 모델 세부 정보 페이지에서 모든 이전 버전과 그 세부 정보를 한 번에 볼 수 있습니다. 버전 관리를 사용하여 학습 데이터 세트를 변경하면 모델 성능이 어떻게 변하는지 확인할 수 있습니다.

![각 버전의 F1 점수를 보여주는 세 가지 버전이 있는 모델의 그래픽입니다.](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/comprehend/latest/dg/images/model_versioning.png)


**새 **사용자 정의 분류기** 버전 만들기 (콘솔)**

1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [https://console.aws.amazon.com/comprehend/](https://console.aws.amazon.com/comprehend/) Amazon Comprehend 콘솔을 엽니다.

1. 왼쪽 메뉴에서 **사용자 정의**을 선택한 다음 **사용자 정의 분류**를 선택합니다.

1. **분류자** 목록에서 새 버전을 만들 사용자 정의 모델의 이름을 선택합니다. 사용자 지정 모델 세부 정보 페이지가 표시됩니다.

1. 오른쪽 상단에서 **새 모델 생성**을 선택합니다. 상위 사용자 정의 분류 모델의 세부 정보가 미리 채워진 화면이 열립니다.

1. **버전 이름** 아래의 새 버전에 고유한 이름을 추가합니다.

1. 버전 세부 정보에서 새 모델과 관련된 언어 및 레이블 수를 변경할 수 있습니다.

1. **데이터 사양** 섹션에서 새 버전에 데이터를 제공하는 방법을 구성합니다. 이전 모델의 문서와 새 문서를 포함하여 전체 데이터를 제공해야 합니다. **분류기 모드** (단일 레이블 또는 다중 레이블), **데이터 형식** (CSV 파일, 증강 매니페스트), **교육 데이터세트, 테스트 데이터세트** (자동 분할 또는 사용자 지정 **테스트 데이터** 구성) 를 변경할 수 있습니다.

1. (선택 사항) 출력 데이터용 S3 위치를 업데이트합니다.

1. **액세스 권한**에서 기존 IAM 역할을 생성하거나 기존 역할을 사용합니다.

1. (선택 사항) VPC 설정 업데이트

1. (선택 사항) 새 버전에 태그를 추가하면 세부 정보를 추적할 수 있습니다.

   사용자 정의 분류기 생성 방법에 대한 자세한 내용은 [사용자 정의 분류기 생성](create-custom-classifier-console.md)을 참조하세요.

**새 **사용자 정의 개체 인식기** 버전 생성 (콘솔)**

1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [https://console.aws.amazon.com/comprehend/](https://console.aws.amazon.com/comprehend/) Amazon Comprehend 콘솔을 엽니다.

1. 왼쪽 메뉴에서 **사용자 정의**을 선택한 다음 **사용자 정의 개체 인식**을 선택합니다.

1. **인식기 모델** 목록에서 새 버전 생성에 사용할 인식기의 이름을 선택합니다. 세부 정보 페이지가 표시됩니다.

1. 오른쪽 상단에서 **새 버전 학습**을 선택합니다. 상위 개체 인식기의 세부 정보가 미리 채워진 화면이 열립니다.

1. **버전 이름** 아래의 새 버전에 고유한 이름을 추가합니다.

1. 사용자 정의 개체 유형에서 사용자 데이터 세트에서 인식기로 식별할 사용자 정의 레이블 또는 레이블을 추가하고 **유형 추가**를 선택합니다. 제공한 주석 또는 개체 목록에서 사용자 정의 개체 유형을 선택합니다. 그러면 인식기는 작업을 실행할 때 포함된 모든 개체 유형을 사용하여 데이터 집합의 개체를 식별합니다. 여러 단어를 사용하는 경우 각 개체 유형은 대문자여야 하며 단어 사이에 밑줄을 넣어야 합니다. 최대 25개의 유형이 허용됩니다.

1. (선택 사항) 작업이 처리되는 동안 저장소 볼륨의 데이터를 암호화하려면 **인식기 암호화**를 선택합니다.

1. 교육 데이터 섹션에서 **주석 및 데이터 형식** 세부 정보 (CSV 파일, 증강 매니페스트), 단일 레이블 또는 다중 레이블), **데이터 형식 (CSV, 증강 매니페스트), 교육 데이터****세트 및 테스트 데이터 세트 (자동 분할 또는 사용자 지정** **테스트** 데이터 구성) 를 지정합니다.

1. (선택 사항) 출력 데이터용 S3 위치를 업데이트합니다.

1. **액세스 권한**에서 기존 IAM 역할을 생성하거나 기존 역할을 사용합니다.

1. (선택 사항) VPC 설정 업데이트

1. (선택 사항) 새 버전에 태그를 추가하면 세부 정보를 추적할 수 있습니다.

사용자 정의 개체 인식기에 대해 자세히 알아보려면 [사용자 정의 개체 인식](custom-entity-recognition.md) 및 [콘솔을 사용한 사용자 정의 개체 인식기 생성](realtime-analysis-cer.md)을 참조하세요.