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당사는 사이트와 서비스를 제공하는 데 필요한 필수 쿠키 및 유사한 도구를 사용합니다. 고객이 사이트를 어떻게 사용하는지 파악하고 개선할 수 있도록 성능 쿠키를 사용해 익명의 통계를 수집합니다. 필수 쿠키는 비활성화할 수 없지만 '사용자 지정' 또는 ‘거부’를 클릭하여 성능 쿠키를 거부할 수 있습니다.

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.

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Amazon SageMaker AI에서 SparkML Serving을 사용하기 위한 리소스

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Amazon SageMaker AI에서 SparkML Serving을 사용하기 위한 리소스 - Amazon SageMaker AI

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

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Amazon SageMaker Python SDK SparkML Serving 모델 및 예측기와 Amazon SageMaker AI 오픈 소스 SparkML Serving 컨테이너는 추론을 얻기 위해 SageMaker AI에서 MLeap으로 직렬화된 Apache Spark ML 파이프라인 배포를 지원합니다. 다음 리소스를 사용하여 SageMaker AI에서 SparkML Serving을 사용하는 방법을 알아봅니다.

SparkML Serving 컨테이너를 사용하여 SageMaker AI에 모델을 배포하는 방법에 대한 자세한 내용은 SageMaker Spark ML Container GitHub 리포지토리를 참조하세요. Amazon SageMaker Python SDK SparkML Serving 모델 및 예측자에 대한 자세한 내용은 SparkML Serving 모델 및 예측자 API 설명서를 참조하세요.

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