컴퓨팅 인스턴스 유형
SageMaker 지리 공간 기능은 세 가지 유형의 컴퓨팅 인스턴스를 제공합니다.
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SageMaker Studio Classic 지리 공간 노트북 인스턴스 - SageMaker 지리 공간은 Studio Classic의 CPU 및 GPU 기반 노트북 인스턴스를 모두 지원합니다. 노트북 인스턴스는 ML 모델을 구축, 훈련 및 배포하는 데 사용됩니다. 지리 공간 이미지와 함께 작동하는 사용 가능한 노트북 인스턴스 유형 목록은 지원되는 노트북 인스턴스 유형을 참조하세요.
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SageMaker 지리 공간 작업 인스턴스 - 처리 작업을 실행하여 위성 이미지 데이터를 변환합니다.
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SageMaker 지리 공간 모델 추론 유형 - 위성 영상에서 사전 훈련된 ML 모델을 사용하여 예측합니다.
인스턴스 유형은 실행하는 작업에 따라 결정됩니다.
다음 테이블에는 사용 가능한 SageMaker 지리 공간 관련 작업 및 사용할 수 있는 인스턴스 유형이 나와 있습니다.
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운영 |
Instance |
|---|---|
임시 통계 |
ml.geospatial.jobs |
영역 통계 |
ml.geospatial.jobs |
리샘플링 |
ml.geospatial.jobs |
Geomosaic |
ml.geospatial.jobs |
밴드 스태킹 |
ml.geospatial.jobs |
밴드 수학 |
ml.geospatial.jobs |
Landsat8을 이용한 구름 제거 |
ml.geospatial.jobs |
Sentinel-2를 이용한 구름 제거 |
ml.geospatial.models |
구름 마스킹 |
ml.geospatial.models |
토지 커버 세그먼트화 |
ml.geospatial.models |
SageMaker 지리 공간 지원 노트북 인스턴스 유형
SageMaker 지리 공간은 Studio Classic의 CPU 및 GPU 기반 노트북 인스턴스를 모두 지원합니다. GPU 지원 노트북 인스턴스를 시작할 때 ResourceLimitExcededed 오류가 발생하는 경우 할당량 증가를 요청해야 합니다. 서비스 할당량 할당량 증가 요청을 시작하려면 서비스 할당량 사용자 가이드에서 할당량 증가 요청을 참조하세요.
지원되는 Studio Classic 노트북 인스턴스 유형
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명칭 |
인스턴스 유형 |
|---|---|
ml.geospatial.interactive |
CPU |
ml.g5.xlarge |
GPU |
ml.g5.2xlarge |
GPU |
ml.g5.4xlarge |
GPU |
ml.g5.8xlarge |
GPU |
ml.g5.16xlarge |
GPU |
ml.g5.12xlarge |
GPU |
ml.g5.24xlarge |
GPU |
ml.g5.48xlarge |
GPU |
사용하는 각 컴퓨팅 인스턴스 유형에 대해 서로 다른 요금이 청구됩니다. 요금에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker를 사용한 지리 공간 ML
SageMaker 지리 공간 라이브러리
SageMaker 지리 공간 관련 인스턴스 유형인 ml.geospatial.interactive에는 다음과 같은 Python 라이브러리가 포함되어 있습니다.
지리 공간 인스턴스 유형에서 사용할 수 있는 지리 공간 라이브러리
|
라이브러리 이름 |
사용 가능한 버전 |
|---|---|
| numpy | 1.23.4 |
| scipy | 1.11.2 |
| pandas | 1.4.4 |
| gdal | 3.2.2 |
| fiona | 1.8.22 |
| geopandas | 0.11.1 |
| shapley | 1.8.4 |
| seaborn | 0.11.2 |
| notebook | 1.8.22 |
| scikit-image | 0.11.2 |
| rasterio | 6.4.12 |
| scikit-learn | 0.19.2 |
| ipyleaflet | 1.0.1 |
| rtree | 0.17.2 |
| opencv | 4.6.0.66 |
| supy | 2022.4.7 |
| SNAP toolbox | 9.0 |
| cdsapi | 0.6.1 |
| arosics | 1.8.1 |
| rasterstats | 0.18.0 |
| rioxarray | 0.14.1 |
| pyroSAR | 0.20.0 |
| eo-learn | 1.4.1 |
| deepforest | 1.2.7 |
| scrapy | 2.8.0 |
| netCDF4 | 1.6.3 |
| xarray[complete] | 0.20.1 |
| Orfeotoolbox | OTB-8.1.1 |
| pytorch | 2.0.1 |
| pytorch-cuda | 11.8 |
| torchvision | 0.15.2 |
| torchaudio | 2.0.2 |
| pytorch-lightning | 2.0.6 |
| tensorflow | 2.13.0 |
