아마존 세이지 메이커 고객은 다음을 통해 할당량 한도를 보고 관리할 수 있습니다. 서비스 할당량. 또한 거의 실시간에 가까운 사용 메트릭을 보고 생성할 수 있습니다. 아마존 클라우드 워치 통계 SageMaker 할당량을 보고 프로그래밍 방식으로 쿼리합니다.
SageMaker를 사용하면 기계 학습(ML) 모델을 쉽게 구축, 교육 및 배포할 수 있습니다. 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. Amazon SageMaker 시작하기. Service Quotas는 중앙 위치에서 SageMaker에 대한 할당량을 보고 관리할 수 있도록 하여 제한 관리를 단순화합니다.
서비스 할당량을 사용하면 AWS 계정 또는 AWS 리전에서 리소스, 작업 또는 항목의 최대 수를 볼 수 있습니다. 서비스 할당량을 사용하여 조정 가능한 할당량 증가를 요청할 수도 있습니다.
MLOps 사례의 사용량이 증가하고 ML 모델 실험 및 재교육에 지정된 리소스에 대한 수요가 증가함에 따라 더 많은 고객이 종종 동일한 인스턴스 유형의 여러 인스턴스를 동시에 실행해야 합니다.
많은 데이터 과학 팀은 동시에 처리, 교육 및 조정을 위해 여러 인스턴스를 사용하여 병렬로 작업하는 경우가 많습니다. 이전에는 사용자가 일부 특정 인스턴스 유형에 대해 조정 가능한 계정 한도에 도달하는 경우가 있었고 AWS에서 한도 증가를 수동으로 요청해야 했습니다.
할당량 증가를 수동으로 요청하려면 서비스 할당량 UI, 목록에서 할당량을 선택하고 할당량 증가 요청. 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. 할당량 증가 요청.
이 게시물에서는 새로운 기능을 사용하여 높은 수준의 인스턴스에 도달했을 때 자동으로 제한 증가를 요청하는 방법을 보여줍니다.
솔루션 개요
다음 다이어그램은 솔루션 아키텍처를 보여줍니다.
이 아키텍처에는 다음 워크플로가 포함됩니다.
- CloudWatch 지표는 리소스 사용량을 모니터링합니다. 리소스 사용량이 미리 구성된 특정 임계값을 초과하면 CloudWatch 경보가 트리거됩니다.
- 메시지가 전송됩니다 아마존 단순 알림 서비스 (아마존 SNS).
- 메시지는 AWS 람다 기능.
- Lambda 함수는 할당량 증가를 요청합니다.
특정 계정에 대한 할당량 증가를 요청하는 것 외에도 Lambda 함수는 할당량 증가를 조직 템플릿 (최대 10개 할당량). 이렇게 하면 지정된 AWS Organization에서 생성된 새 계정은 기본적으로 할당량 요청이 증가합니다.
사전 조건
다음 전제조건 단계를 완료하십시오.
- 설정 AWS 계정 만들고 AWS 자격 증명 및 액세스 관리 (IAM) 사용자. 지침은 다음을 참조하십시오. AWS 계정 보호.
- 설치 AWS SAM CLI.
AWS Serverless Application Model을 사용하여 배포
다음을 사용하여 애플리케이션을 배포하려면 GitHub 레포, 터미널에서 다음 명령을 실행합니다.
솔루션이 배포된 후 CloudWatch 콘솔에 새 경보가 있어야 합니다. 이 경보는 ml.t3.medium 인스턴스에 대한 SageMaker 노트북 인스턴스의 사용량을 모니터링합니다.
리소스 사용량이 50% 이상에 도달하면 경보가 트리거되고 Lambda 함수가 증가를 요청합니다.
보유한 계정이 AWS Organization의 일부이고 할당량 요청 템플릿 사용하도록 설정한 경우 템플릿에 사용 가능한 슬롯이 있는 경우 템플릿에서도 이러한 증가가 표시되어야 합니다. 이렇게 하면 해당 조직의 새 계정도 생성 시 구성된 증가분을 갖습니다.
CloudWatch 콘솔을 사용하여 배포
CloudWatch 콘솔을 사용하여 애플리케이션을 배포하려면 다음 단계를 완료하십시오.
- CloudWatch 콘솔에서 다음을 선택합니다. 모든 알람 탐색 창에서
- 왼쪽 메뉴에서 알람 생성.
- 왼쪽 메뉴에서 측정항목 선택.
- 왼쪽 메뉴에서 용법.
- 모니터링할 메트릭을 선택합니다.
- 알람을 트리거할 조건을 선택합니다.
알람을 구성할 때 가능한 구성에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하십시오. 정적 임계값을 기반으로 CloudWatch 경보 생성.
- 알람에 대한 알림을 받을 SNS 주제를 구성합니다.
경보가 트리거될 때 Amazon SNS를 사용하여 Lambda 함수를 트리거할 수도 있습니다. 보다 Amazon SNS와 함께 AWS Lambda 사용
- 럭셔리 알람 이름이름을 입력하십시오.
- 왼쪽 메뉴에서 다음 보기.
- 왼쪽 메뉴에서 알람 생성.
정리
이 게시물의 일부로 생성된 리소스를 정리하려면 생성된 모든 스택을 삭제해야 합니다. 이렇게 하려면 다음 명령을 실행합니다.
결론
이 게시물에서는 서비스 할당량과 함께 SageMaker의 새로운 통합을 사용하여 SageMaker 리소스에 대한 할당량 증가 요청을 자동화하는 방법을 보여주었습니다. 이러한 방식으로 데이터 과학 팀은 효과적으로 병렬 작업을 수행하고 인스턴스 사용 불가와 관련된 문제를 줄일 수 있습니다.
Amazon SageMaker 할당량에 대한 자세한 내용은 선적 서류 비치. 서비스 할당량에 대해 자세히 알아볼 수도 있습니다. 여기에서 지금 확인해 보세요..
저자 소개
브루노 클라인 AWS ProServ 팀의 기계 학습 엔지니어입니다. 그는 특히 자동화를 만들고 생산 모델의 수명 주기를 개선하는 것을 즐깁니다. 여가 시간에는 야외 활동과 하이킹을 즐깁니다.
파라스 메라 AWS의 선임 제품 관리자입니다. 그는 Amazon SageMaker 교육 및 처리 구축을 돕는 데 주력하고 있습니다. 여가 시간에 Paras는 가족과 함께 시간을 보내고 Bay Area 주변에서 로드 바이크를 즐깁니다. 당신은 그를 찾을 수 있습니다 링크드인.
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- 출처: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/best-practices-for-viewing-and-querying-amazon-sagemaker-service-quota-usage/
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