
211
5
장
AutoML과 KaizenML
7
.
만들어진 모델을 활용한다. 구글
AutoML
vision
을 사용하면 모델을 호스팅하고 추론작업을 수행하는
엔드포인트를 만들 수 있다. 그뿐만 아니라, 모바일 운영체제나 코랄
TPU
와 같은 엣지 디바이스에서
실행될 수 있는 형태로 모델 파일을 다운로드하는 작업을 수행할 수 있다 (그림
5
-
24
).
그림
5-24
모델 다운로드
여기에서 주목해야 하는 점은 구글 클라우드가 모델을 학습시킬 데이터를 업로드하는 일부터
엣지 디바이스에 배포할 수 있는 형태의 머신러닝 솔루션을 구축하기까지 전 과정을 최소한의
코드만으로 진행할 수 있도록 제공한다는 것이다. 이 과정에서 등장하는 다양한 선택지와 워크
플로에서 필요한 기능들이 전부 구글의 머신러닝 플랫폼 버텍스
AI
의 일부로 통합되어 있다는
점도 기억할 만하다. 다음으로는 애저와
AWS
가 제공하는 머신러닝 플랫폼과
AutoML
솔루션
에 대해 알아보자.
5.4
애저의 애저의
AutoMLAutoML
애저
AutoML
도구에 접근하는 방법은 크게 두 가지가 있다. 첫 번째는 클라우드 콘솔을 이용
하는 방법이고, 두 번째는 파이썬 스크립트를 통해
AutoML
Python
SDK
23
를 이용하는 방법
이다.
우선 콘솔을 이용해보자. 애저 머신러닝 스튜디오를 실행하고 ‘자동 머신러닝