Machine Learning: Model Deployment Using Blue/Green Method (Korean)

실습 개요

이번 실습에서는 주택 가격을 예측할 수 있는 머신 러닝 모델을 개발하여 실시간 추론이 가능하도록 배포합니다. 먼저 Jupyter 노트북을 통해 모델과 상호 작용하면서 정상적으로 실행되는지 확인합니다. 그런 다음 대체 알고리즘을 사용해 새로운 모델을 훈련하고 블루/그린 배포를 통해 해당 업데이트를 배포합니다. 마지막으로 모든 트래픽을 블루 환경에서 그린 환경으로 전환합니다.

목표

이번 실습에서 파트 1을 완료하면 다음을 할 수 있게 됩니다.

• Amazon SageMaker를 사용해 머신 러닝 모델을 배포
• 다른 알고리즘을 사용해 모델을 업데이트
• 블루/그린 배포 방법을 사용해 업데이트된 모델을 배포

선행 조건

이 실습에는 다음 사항이 필요합니다.

• Microsoft Windows, Mac OS X 또는 Linux(Ubuntu, SuSE, Red Hat)가 실행되며 Wi-Fi가 되는 노트북을 사용해야 합니다. iPad 또는 태블릿 디바이스로는 실습 환경에 액세스할 수 없지만, 수강생 안내서는 볼 수 있습니다.
• Microsoft Windows 사용자: 컴퓨터에 대한 관리자 액세스 권한
• Chrome, Firefox 또는 Internet Explorer 9와 같은 인터넷 브라우저(IE9 이전 버전은 지원하지 않음)

기간

이 실습은 완료까지 약 60분이 소요됩니다.

이 실습에서 사용하지 않는 AWS 서비스

이 실습에서 사용하지 않는 AWS 서비스는 실습 환경에서 비활성화됩니다. 또한 이 실습에 사용되는 서비스의 기능은 실습에 필요한 것으로 제한됩니다. 다른 서비스에 액세스하거나 이 실습 가이드에서 제공하는 것 외의 작업을 수행하는 경우 오류가 발생할 수 있습니다.

실습 환경

이 실습 환경은 미리 로드된 Jupyter 노트북 및 데이터 파일이 있는 Amazon Sagemaker 노트북 인스턴스로 구성됩니다.