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AWS MLOps 분산학습 워크숍 방문기
두줄요약
AWS MLOps 분산학습 워크숍에서 SageMaker 기반 MLOps와 분산학습 사례·실습을 경험했습니다. 데이터 드리프트 모니터링과 재학습 자동화 가능성도 살펴봤습니다.
구조와 흐름
- AWS MLOps 분산학습 워크숍의 이틀간 세션과 실습 경험 공유
- 1일 차 MLOps 동향·해외 및 국내 도입 사례·SageMaker 기능 실습
- 2일 차 대규모 분산학습 트렌드·고객 사례·GPT-2 학습 및 추론 포트폴리오 소개
핵심 내용
- SageMaker 기반 ETL, Feature Store, Model Registry, 배포, 모니터링, 오케스트레이션 기능 확인
- 데이터 병렬처리와 모델 병렬처리 방식, Trainium 칩 기반 분산학습 지원 소개
- 관리형 Spot Instance, Debugger, FSx for Lustre 등 학습 비용·병목·대용량 데이터 대응 방식 언급
성능/운영 포인트
- Data drift에 따른 예측 성능 저하 방지를 위한 모니터링과 재학습 필요성
- SageMaker Data Clarify와 Model Monitor를 활용한 drift 감지·재학습 시점 자동화 가능성 탐색
적용해볼 점
- 대규모 데이터·모델 기반 애플리케이션에서 분산학습 적용 검토
- 데이터 과학자와 엔지니어의 스킬 셋별 추론·배포 도구 선택
