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# 사용자 지정 분류를 위한 실시간 분석(콘솔)
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사용자 지정 분류 모델을 사용하여 실시간 분석을 실행하기 위해 Amazon Comprehend 콘솔을 사용할 수 있습니다.

엔드포인트를 생성하여 실시간 분석을 실행합니다. 엔드포인트에는 사용자 지정 모델을 실시간 추론에 사용할 수 있는 관리형 리소스가 포함되어 있습니다.

프로비저닝 엔드포인트 처리량 및 관련 비용에 대한 자세한 내용은 [Amazon Comprehend 엔드포인트 사용](using-endpoints.md)을 참조하세요.

**Topics**
+ [사용자 지정 분류를 위한 엔드포인트 생성](#create-endpoint)
+ [실시간 사용자 지정 분류 실행](#cc-real-time-analysis)

## 사용자 지정 분류를 위한 엔드포인트 생성
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**엔드포인트를 생성하려면(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 **엔드포인트**를 선택하고 **엔드포인트 생성** 버튼을 선택합니다. **엔드포인트 생성** 화면이 열립니다.

1. 엔드포인트에 이름을 지정합니다. 이 이름은 현재의 리전 및 계정 내에서 고유해야 합니다.

1. 새 엔드포인트를 연결할 사용자 지정 모델을 선택합니다. 드롭다운에서 모델 이름을 기준으로 검색할 수 있습니다.
**참고**  
엔드포인트를 연결하려면 먼저 모델을 생성해야 합니다. 아직 모델이 없는 경우 [학습 분류 모델](training-classifier-model.md)을 참조하세요.

1. (선택) 엔드포인트에 태그를 추가하려면 **태그** 에 키-값 페어를 입력하고 **태그 추가**를 선택합니다. 엔드포인트를 생성하기 전에 이 페어를 제거하려면 **태그 제거**를 선택합니다

1. 엔드포인트에 할당할 추론 단위(IU) 수를 입력합니다. 각 단위는 초당 최대 2개 문서에 대한 초당 100자의 처리량을 나타냅니다. 엔드포인트 처리량에 대한 자세한 내용은 [Amazon Comprehend 엔드포인트 사용](using-endpoints.md)을 참조하세요.

1. (선택) 새 엔드포인트를 생성하는 경우 IU 예측기를 사용할 수 있는 옵션이 있습니다. 처리량이나 초당 분석하려는 문자 수에 따라 필요한 추론 단위 수를 파악하기 어려울 수 있습니다. 이 선택적 단계는 요청할 IU 수를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

1. **구매 요약**에서 시간당, 일별, 월별 예상 엔드포인트 비용을 검토하십시오.

1. 시작 시점부터 삭제할 때까지 계정에 엔드포인트에 대한 요금이 발생한다는 것을 이해하면 확인란을 선택합니다.

1. **엔드포인트 생성**을 선택합니다.

## 실시간 사용자 지정 분류 실행
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엔드포인트를 생성한 후에는 사용자 지정 모델을 사용하여 실시간 분석을 실행할 수 있습니다. 콘솔에서 실시간 분석을 실행하는 두 가지 방법이 있습니다. 다음과 같이 텍스트를 입력하거나 파일을 업로드할 수 있습니다.

**사용자 지정 모델을 사용하여 실시간 분석을 실행하려면(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 **실시간 분석**을 선택합니다.

1. **입력 유형**에서 **분석 유형**으로 **사용자 지정**을 선택합니다.

1. **사용자 지정 모델 유형**에서 **사용자 지정 분류**를 선택합니다.

1. **엔드포인트**에서 사용하려는 엔드포인트를 선택합니다. 이 엔드포인트는 특정 사용자 지정 모델에 연결됩니다.

1. 분석을 위한 입력 데이터를 지정하려면 텍스트를 입력하거나 파일을 업로드할 수 있습니다.
   + 텍스트를 입력하려면:

     1. **입력 텍스트**를 선택합니다.

     1. 분석할 텍스트를 입력합니다.
   + 파일을 업로드하려면:

     1. **파일 업로드**를 선택하고 업로드할 파일 이름을 입력합니다.

     1. (선택) **고급 읽기 작업**에서 텍스트 추출을 위한 기본 작업을 우선 지정할 수 있습니다. 자세한 내용은 [텍스트 추출 옵션을 설정하는](idp-set-textract-options.md)을 참조하십시오.

   최상의 결과를 얻으려면 입력 유형을 분류기 모델 유형과 일치시키십시오. 기본 문서를 일반 텍스트 모델에 제출하거나 일반 텍스트를 네이티브 문서 모델에 제출하는 경우 콘솔에 경고가 표시됩니다. 자세한 내용은 [학습 분류 모델](training-classifier-model.md)를 참조하십시오.

1. **분석**을 선택합니다. Amazon Comprehend는 사용자 지정 모델을 사용하여 입력 데이터를 분석합니다. Amazon Comprehend는 검색된 클래스를 각 클래스에 대한 신뢰도 평가와 함께 표시합니다.