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당사는 사이트와 서비스를 제공하는 데 필요한 필수 쿠키 및 유사한 도구를 사용합니다. 고객이 사이트를 어떻게 사용하는지 파악하고 개선할 수 있도록 성능 쿠키를 사용해 익명의 통계를 수집합니다. 필수 쿠키는 비활성화할 수 없지만 '사용자 지정' 또는 ‘거부’를 클릭하여 성능 쿠키를 거부할 수 있습니다.

사용자가 동의하는 경우 AWS와 승인된 제3자도 쿠키를 사용하여 유용한 사이트 기능을 제공하고, 사용자의 기본 설정을 기억하고, 관련 광고를 비롯한 관련 콘텐츠를 표시합니다. 필수가 아닌 모든 쿠키를 수락하거나 거부하려면 ‘수락’ 또는 ‘거부’를 클릭하세요. 더 자세한 내용을 선택하려면 ‘사용자 정의’를 클릭하세요.

Machine Learning (ML) with Amazon Athena 사용

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Machine Learning (ML) with Amazon Athena 사용 - Amazon Athena

Machine Learning(ML) with Amazon Athena를 통해 사용자는 Athena에서 Amazon SageMaker AI를 사용해 기계 학습(ML) 추론을 실행하는 SQL 문을 작성할 수 있습니다. 이 기능은 데이터 분석을 위해 ML 모델에 대한 액세스를 간소화하므로 추론을 실행하기 위해 복잡한 프로그래밍 방법을 사용할 필요가 없습니다.

ML with Athena를 사용하려면 USING EXTERNAL FUNCTION 절로 ML with Athena 함수를 정의합니다. 함수는 사용하려는 SageMaker AI 모델 엔드포인트를 가리키고 모델에 전달할 변수 이름과 데이터 유형을 지정합니다. 쿼리의 후속 절은 함수를 참조하여 값을 모델에 전달합니다. 모델은 쿼리가 전달하는 값을 기반으로 추론을 실행한 다음 추론 결과를 반환합니다. SageMaker AI와 SageMaker AI 엔드포인트의 작동 방식에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker AI 개발자 안내서를 참조하세요.

ML with Athena 및 SageMaker AI 추론을 사용하여 결과 집합에서 이상값을 감지하는 예제는 AWS Big Data Blog(빅 데이터 블로그) 항목 Detecting anomalous values by invoking the Amazon Athena machine learning inference function(Amazon Athena 기계 학습 추론 기능을 호출하여 이상 값 감지)을 참조하세요.

고려 사항 및 제한

  • 사용 가능한 리전 - Athena ML 기능은 Athena 엔진 버전 2 이상이 지원되는 AWS 리전에서 제공됩니다.

  • SageMaker AI 모델 엔드포인트가 text/csv를 수락하고 반환해야 함 - 데이터 형식에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker AI 개발자 안내서추론을 위한 공통 데이터 형식을 참조하세요.

  • Athena는 CSV 헤더를 전송하지 않음 - SageMaker AI 엔드포인트가 text/csv인 경우 입력 핸들러는 입력의 첫 번째 줄이 CSV 헤더라고 가정해서는 안 됩니다. Athena는 CSV 헤더를 전송하지 않으므로 Athena로 반환되는 출력에는 Athena가 예상한 것보다 포함된 행이 하나 적어서 오류가 발생합니다.

  • SageMaker AI 엔드포인트 확장 – 참조된 SageMaker AI 모델 엔드포인트가 엔드포인트에 대한 Athena 호출을 위해 충분히 확장되었는지 확인합니다. 자세한 내용은 Amazon SageMaker AI 개발자 안내서SageMaker AI 모델 자동 크기 조정Amazon SageMaker AI API 참조CreateEndpointConfig를 참조하세요.

  • IAM 권한 - ML with Athena 함수를 지정하는 쿼리를 실행하려면 쿼리를 실행하는 IAM 보안 주체가 참조된 SageMaker AI 모델 엔드포인트에 대한 sagemaker:InvokeEndpoint 작업을 수행할 수 있어야 합니다. 자세한 내용은 Athena를 통한 ML에 액세스 허용 단원을 참조하십시오.

  • ML with Athena 함수는 GROUP BY 절에서 직접 사용할 수 없습니다.

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