SageMaker 엔드포인트 작업 호출
- 최종 업데이트2023/11/15
SageMaker 엔드포인트 작업 호출
SageMaker Endpoint 작업은 SageMaker 플랫폼에 배포된 AI 모델에 데이터를 전송하고 응답을 받습니다. 이 작업은 머신 러닝 기능을 Control Room에 직접 통합하여 학습된 모델의 전문 지식에 따라 예측 또는 분류를 수행할 수 있습니다.
주: 이 페이지에 제공된 예시와 그림은 설명을 목적으로만 사용되며 특정 케이스를 정확하게 반영하지 않을 수 있습니다. 당사는 유지보수 또는 정확성에 대한 책임을 지지 않습니다.
개요
- 데이터 준비: 엔드포인트를 호출하기 전에 예측을 위해 전송할 데이터를 준비해야 합니다. 이미지, 텍스트 스니펫, 숫자 값 또는 모델이 예상하는 기타 형식을 준비하게 됩니다.
- 엔드포인트 호출: 예측을 수신하려면 준비한 데이터를 입력으로 엔드포인트 URL에 POST 요청을 보내야 합니다. 일반적으로 요청에는 JSON 형식의 데이터가 포함됩니다.
- 엔드포인트 처리: SageMaker 엔드포인트는 배포된 모델을 사용하여 수신한 데이터를 처리합니다. 모델의 알고리즘을 통해 데이터를 실행하고 모델 학습에 따라 예측 또는 응답을 만듭니다.
- 응답: 엔드포인트가 모델의 예측 또는 응답을 HTTP 응답 본문으로 다시 보냅니다. 이렇게 하면 애플리케이션에서 응답을 구문 분석하여 필요에 따라 결과를 사용할 수 있습니다.
전제 조건
- AI 모델은 SageMaker에 배포해야 합니다
- 배포된 모델은 SageMaker Endpoint 호출을 통해 액세스할 수 있습니다.
주: 이 작업은 일반적으로 관리자 권한이 있는 자동화 관리자가 수행할 수 있습니다.
프로시저
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선택한 프로젝트에 해당하는 관리 콘솔을 클릭합니다.
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SageMaker를 검색하고 Amazon SageMaker를 선택합니다.
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Domains으로 이동하여 도메인을 클릭합니다.
또는 왼쪽 탐색의 스튜디오를 클릭하여 적절한 도메인을 선택한 다음 스튜디오 열기를 클릭할 수도 있습니다. 도메인을 추가하려면 AWS add a custom domain을 참조하십시오. 도메인에 대한 자세한 정보는 Amazon SageMaker Domain의 내용을 참조하십시오.