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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.

SageMaker Edge Manager 수명 종료

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SageMaker Edge Manager 수명 종료 - Amazon SageMaker AI

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

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2024년 4월 26일부터 AWS 관리 콘솔을 통해 Amazon SageMaker Edge Manager에 액세스하고 엣지 패키징 작업을 수행하며 엣지 디바이스 플릿을 관리할 수 없습니다.

FAQ

다음 섹션에서 SageMaker Edge Manager 수명 종료(EOL)에 대한 자주 묻는 질문에 대한 답변을 얻을 수 있습니다.

A: 2024년 4월 26일 이후에는 엣지 패키징 작업, 디바이스, 디바이스 플릿에 대한 모든 참조가 Edge Manager 서비스에서 삭제됩니다. AWS 콘솔에서 더 이상 Edge Manager 서비스를 검색하거나 액세스할 수 없으며 Edge Manager 서비스 API를 호출하는 애플리케이션도 더 이상 작동하지 않습니다.

Q: EOL 날짜 이후 Amazon SageMaker Edge Manager는 어떻게 됩니까?

A: 2024년 4월 26일 이후에는 엣지 패키징 작업, 디바이스, 디바이스 플릿에 대한 모든 참조가 Edge Manager 서비스에서 삭제됩니다. AWS 콘솔에서 더 이상 Edge Manager 서비스를 검색하거나 액세스할 수 없으며 Edge Manager 서비스 API를 호출하는 애플리케이션도 더 이상 작동하지 않습니다.

A: Amazon S3 버킷, AWS IoT 사물 및 AWS IAM 역할 내의 엣지 패키지와 같이 Edge Manager에서 생성한 리소스는 2024년 4월 26일 이후에도 해당 서비스에 계속 존재합니다. Edge Manager 지원 중단 이후 요금 청구를 방지하려면 리소스를 삭제하세요. 리소스 삭제 방법은 Edge Manager 리소스 삭제에서 확인하세요.

A: Amazon S3 버킷, AWS IoT 사물 및 AWS IAM 역할 내의 엣지 패키지와 같이 Edge Manager에서 생성한 리소스는 2024년 4월 26일 이후에도 해당 서비스에 계속 존재합니다. Edge Manager 지원 중단 이후 요금 청구를 방지하려면 리소스를 삭제하세요. 리소스 삭제 방법은 Edge Manager 리소스 삭제에서 확인하세요.

A: Amazon S3 버킷, AWS IoT 사물 및 AWS IAM 역할 내의 엣지 패키지와 같이 Edge Manager에서 생성한 리소스는 2024년 4월 26일 이후에도 해당 서비스에 계속 존재합니다. Edge Manager 지원 중단 이후 요금 청구를 방지하려면 리소스를 삭제하세요. 리소스 삭제 방법은 Edge Manager 리소스 삭제에서 확인하세요.

A: Amazon S3 버킷, AWS IoT 사물 및 AWS IAM 역할 내의 엣지 패키지와 같이 Edge Manager에서 생성한 리소스는 2024년 4월 26일 이후에도 해당 서비스에 계속 존재합니다. Edge Manager 지원 중단 이후 요금 청구를 방지하려면 리소스를 삭제하세요. 리소스 삭제 방법은 Edge Manager 리소스 삭제에서 확인하세요.

A: 다음 기계 학습 도구 중 하나를 사용해 볼 것을 추천합니다. 교차 플랫폼 엣지 런타임의 경우 ONNX를 사용하세요. ONNX는 널리 사용되는 잘 관리된 오픈 소스 솔루션으로, 모델을 다양한 유형의 하드웨어가 실행할 수 있는 지침으로 변환하고 최신 ML 프레임워크와 호환됩니다. ONNX는 엣지 배포를 위한 자동화된 단계로 SageMaker AI 워크플로에 통합할 수 있습니다.

엣지 배포 및 모니터링의 경우 use AWS IoT Greengrass V2. AWS IoT Greengrass V2 에는 엣지의 모델 및 애플리케이션에 맞출 수 있는 확장 가능한 패키징 및 배포 메커니즘이 있습니다. 내장된 MQTT 채널을 사용하여 Amazon SageMaker Model Monitor로 모델 원격 측정을 전송하거나 내장된 권한 시스템을 사용하여 모델에서 캡처한 데이터를 Amazon Simple Storage Service(S3)로 전송할 수 있습니다. 사용할 수 없거나 사용할 수 없는 경우 MQTT 및 IoT 작업(C/C++ 라이브러리)을 사용하여 모델을 제공하는 경량 OTA 메커니즘을 생성하는 AWS IoT Greengrass V2것이 좋습니다.

이러한 추천 도구로의 전환을 지원하기 위해 이 GitHub 리포지토리에서 사용 가능한 샘플 코드를 준비했습니다.

A: 다음 기계 학습 도구 중 하나를 사용해 볼 것을 추천합니다. 교차 플랫폼 엣지 런타임의 경우 ONNX를 사용하세요. ONNX는 널리 사용되는 잘 관리된 오픈 소스 솔루션으로, 모델을 다양한 유형의 하드웨어가 실행할 수 있는 지침으로 변환하고 최신 ML 프레임워크와 호환됩니다. ONNX는 엣지 배포를 위한 자동화된 단계로 SageMaker AI 워크플로에 통합할 수 있습니다.

엣지 배포 및 모니터링의 경우 use AWS IoT Greengrass V2. AWS IoT Greengrass V2 에는 엣지의 모델 및 애플리케이션에 맞출 수 있는 확장 가능한 패키징 및 배포 메커니즘이 있습니다. 내장된 MQTT 채널을 사용하여 Amazon SageMaker Model Monitor로 모델 원격 측정을 전송하거나 내장된 권한 시스템을 사용하여 모델에서 캡처한 데이터를 Amazon Simple Storage Service(S3)로 전송할 수 있습니다. 사용할 수 없거나 사용할 수 없는 경우 MQTT 및 IoT 작업(C/C++ 라이브러리)을 사용하여 모델을 제공하는 경량 OTA 메커니즘을 생성하는 AWS IoT Greengrass V2것이 좋습니다.

이러한 추천 도구로의 전환을 지원하기 위해 이 GitHub 리포지토리에서 사용 가능한 샘플 코드를 준비했습니다.

Edge Manager 리소스 삭제

Edge Manager에서 생성된 리소스는 2024년 4월 26일 이후에도 계속 존재합니다. 요금 청구를 예방하려면 이러한 리소스를 삭제하세요.

AWS IoT Greengrass 리소스를 삭제하려면 다음을 수행합니다.

  1. AWS IoT Core 콘솔의 관리에서 Greengrass 디바이스를 선택합니다.

  2. 구성 요소를 선택합니다.

  3. 내 구성 요소에서 Edge Manager 생성 구성 요소는 SageMaker AIEdge(EdgePackagingJobName) 형식입니다. 삭제할 구성 요소를 선택합니다.

  4. 버전 삭제를 선택합니다.

AWS IoT 역할 별칭을 삭제하려면 다음을 수행합니다.

  1. AWS IoT Core 콘솔의 관리에서 보안을 선택합니다.

  2. 역할 별칭을 선택합니다.

  3. Edge Manager에서 생성한 역할 별칭은 SageMaker AIEdge-{DeviceFleetName} 형식입니다. 삭제할 역할을 선택합니다.

  4. Delete(삭제)를 선택합니다.

Amazon S3 버킷에서 패키징 작업을 삭제하는 방법은 다음과 같습니다.

  1. SageMaker AI 콘솔에서 엣지 추론을 선택합니다.

  2. 엣지 패키징 작업을 선택합니다.

  3. 엣지 패키징 작업 중 하나를 선택합니다. 모델 아티팩트(출력 구성 섹션 내) 아래에 Amazon S3 URI를 복사합니다.

  4. Amazon S3 콘솔에서 해당 위치로 이동하여 모델 아티팩트를 삭제해야 하는지 확인합니다. 모델 아티팩트를 삭제하려면 Amazon S3 객체를 선택하고 삭제를 선택합니다.

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