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# Amazon SageMaker AI 엔드포인트
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[Amazon SageMaker AI](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/whatis.html)는 모델을 빌드 및 훈련한 다음 프로덕션 지원 호스팅 환경에 배포하는 데 도움이 되는 관리형 ML 서비스입니다. Amazon SageMaker AI Canvas와 달리 SageMaker AI에서는 ready-to-use 수 있는 모델을 사용할 수 있는 옵션이 없습니다. SageMaker AI에서는 샘플 데이터를 제공하고 모델을 훈련할 책임이 있습니다. 이를 통해 더 많은 제어 권한과 운영 오버헤드 및 책임을 얻을 수 있습니다.

SageMaker AI에서 사용자 지정 모델을 [실시간](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/realtime-endpoints.html) 또는 [서버리스](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/serverless-endpoints.html) 엔드포인트로 배포할 수 있습니다. 또는 애플리케이션 요구 사항에 따라 [배치 변환](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/batch-transform.html)을 사용할 수 있습니다. 모델을 SageMaker AI 엔드포인트로 배포하지 않더라도 SageMaker AI가 생성하는 모델 아티팩트를 사용자 지정 배포에 사용할 수 있습니다. SageMaker AI 이미지 분류 모델의 예는 GitHub에서 다음 리소스를 참조하세요.
+ [Amazon SageMaker JumpStart 이미지 분류](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/jumpstart_image_classification/Amazon_JumpStart_Image_Classification.ipynb)
+ [Amazon SageMaker TensorFlow 이미지 분류](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/blob/main/introduction_to_amazon_algorithms/image_classification_tensorflow/Amazon_TensorFlow_Image_Classification.ipynb)
+ [Amazon SageMaker 다중 레이블 이미지 분류](https://sagemaker-examples-test-website.readthedocs.io/en/latest/introduction_to_amazon_algorithms/imageclassification_mscoco_multi_label/Image-classification-multilabel-lst.html)

모델이 훈련된 후 SageMaker AI Neo를 사용하여 모델을 컴파일하고 계산 효율성을 높일 수 있습니다. Neo는 Android, Linux 및 Windows 시스템에서 추론하기 위해 Gluon, Keras, MXNet, PyTorch, TensorFlow, TensorFlow-Lite 및 ONNX 모델을 자동으로 최적화합니다. 자세한 내용은 [Neo를 사용하여 모델 성능 최적화](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/neo.html)를 참조하세요.

SageMaker AI의 장점은 다음과 같습니다.
+ 모델 아키텍처, 목표 및 훈련 절차의 전체 제어
+ 엔드포인트 배포의 인스턴스 유형을 선택할 수 있는 기능
+ 효율적인 배포를 위해 SageMaker AI Neo로 모델을 컴파일하는 기능

다음은 SageMaker AI의 단점입니다.
+ 수동 설정에는 자동화된 접근 방식보다 더 많은 작업이 필요합니다.

SageMaker AI에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.
+ *SageMaker AI 개발자 안내서*[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/gs.html) 시작하기
+ [SageMaker AI 개발자 안내서의 Amazon SageMaker AI를 사용한 기계 학습 개요](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/how-it-works-mlconcepts.html) *SageMaker *