섀도우 변형을 사용한 모델 테스트 - Amazon SageMaker
섀도우 변형 배포

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섀도우 변형을 사용한 모델 테스트

SageMaker 모델 섀도우 배포를 사용하여 오래 실행되는 섀도우 변형을 생성하여 프로덕션으로 승격하기 전에 모델 서비스 스택의 새 후보 구성 요소를 검증할 수 있습니다. 다음 다이어그램은 섀도우 변형의 작동 방식을 자세히 보여줍니다.

섀도우 변형의 세부 사항.

섀도우 변형 배포

다음 코드 예제는 섀도우 변형을 프로그래밍 방식으로 배포하는 방법을 보여줍니다. 교체 user placeholder text 자신의 정보가 포함된 예제.

  1. 두 가지 SageMaker 모델을 생성합니다. 하나는 프로덕션 변형용이고 다른 하나는 섀도우 변형용입니다.

    import boto3
from sagemaker import get_execution_role, Session
                
aws_region = "aws-region"

boto_session = boto3.Session(region_name=aws_region)
sagemaker_client = boto_session.client("sagemaker")

role = get_execution_role()

bucket = Session(boto_session).default_bucket()

model_name1 = "name-of-your-first-model"
model_name2 = "name-of-your-second-model"

sagemaker_client.create_model(
    ModelName = model_name1,
    ExecutionRoleArn = role,
    Containers=[
        {
            "Image": "ecr-image-uri-for-first-model",
            "ModelDataUrl": "s3-location-of-trained-first-model" 
        }
    ]
)

sagemaker_client.create_model(
    ModelName = model_name2,
    ExecutionRoleArn = role,
    Containers=[
        {
            "Image": "ecr-image-uri-for-second-model",
            "ModelDataUrl": "s3-location-of-trained-second-model" 
        }
    ]
)

  2. 엔드포인트 구성 생성. 구성에서 프로덕션과 섀도우 버전을 모두 지정합니다.

    endpoint_config_name = name-of-your-endpoint-config

create_endpoint_config_response = sagemaker_client.create_endpoint_config(
    EndpointConfigName=endpoint_config_name,
    ProductionVariants=[
        {
            "VariantName": name-of-your-production-variant,
            "ModelName": model_name1,
            "InstanceType": "ml.m5.xlarge",
            "InitialInstanceCount": 1,
            "InitialVariantWeight": 1,
        }
    ],
    ShadowProductionVariants=[
        {
            "VariantName": name-of-your-shadow-variant,
            "ModelName": model_name2,
            "InstanceType": "ml.m5.xlarge",
            "InitialInstanceCount": 1,
            "InitialVariantWeight": 1,
        }
   ]
)

  3. 엔드포인트를 생성합니다.

    create_endpoint_response = sm.create_endpoint(
    EndpointName=name-of-your-endpoint,
    EndpointConfigName=endpoint_config_name,
)