SageMaker Python SDK v3

SageMaker Python SDK v3는 아마존 웹서비스(AWS)가 내놓은 머신러닝 개발용 코드 도구 모음이다. 요리사가 매번 재료를 손수 재배하지 않고 미리 손질된 재료 세트를 받아 요리에만 집중하듯, 개발자가 클라우드 서버를 하나하나 설정하는 대신 파이썬 코드 몇 줄로 AWS의 연산 자원을 불러와 모델을 훈련시키고 내보내는 방식이다.

v3 버전에서 눈에 띄는 변화는 추론 최적화 기능이 통합됐다는 점이다. 모델을 만든 뒤 얼마나 빠르고 정확하게 답을 내놓는지 성능을 재보는 작업과, 실제 서비스에 내놓는 배포 작업을 예전에는 따로 처리해야 했는데, 이제는 같은 노트북 화면 안에서 이어서 처리할 수 있게 됐다.

결국 이 도구가 하는 일은 개발자가 브라우저 창을 여러 개 띄우거나 코드를 이곳저곳으로 복사해 옮기는 수고를 줄이는 것이다. 화려한 신기능이라기보다는, 반복되던 번거로운 과정을 한 곳으로 모아주는 정리 도구에 가깝다.

기사에는 "AWS도 최근 SageMaker Python SDK v3에 추론 최적화 기능을 통합해 노트북 워크플로 안에서 벤치마킹과 배포를 한 번에 처리할 수 있도록 했다"는 문장으로 등장한다. 흔히 SDK를 완성된 서비스로 오해하지만, 실제로는 개발자가 직접 코드를 짜서 AWS 인프라를 불러다 쓰게 해주는 도구 모음일 뿐, 그 자체가 모델이나 서비스는 아니다.

파이썬이 설치된 환경에서 pip install sagemaker 명령으로 최신 버전을 설치해볼 수 있다. AWS 계정이 있다면 공식 문서에서 제공하는 추론 최적화 예제 노트북을 열어, 모델을 배포하고 성능을 재는 코드가 몇 줄로 줄었는지 이전 버전 예제와 비교해보면 변화가 체감된다.