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기본 제공 알고리즘의 인스턴스 유형
Amazon SageMaker 알고리즘을 교육하고 호스팅하려면 다음 Amazon EC2 인스턴스 유형을 사용하는 것이 좋습니다.
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ml.m5.xlarge, ml.m5.4xlarge, ml.m5.12xlarge
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ml.c5.xlarge, ml.c5.2xlarge, ml.c5.8xlarge
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ml.p3.xlarge, ml.p3.8xlarge, ml.p3.16xlarge
대부분의 Amazon SageMaker 알고리즘은 교육에 GPU 컴퓨팅을 활용하도록 설계되었습니다. 대부분의 알고리즘 교육에서 P2, P3, G4dn 및 G5 인스턴스를 지원합니다. GPU 인스턴스당 비용은 더 높지만 GPUs 트레이닝이 더 빨라져 비용 효율성이 높아집니다. 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. 또한 가장 효율적으로 학습하는 알고리즘에는 효율적인 추론이 필요하지 GPUs GPUs 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
