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SageMaker는 AWS에 매우 종속적입니다. SageMaker를 통해 서빙하는 모델은 SageMaker Studio에서 만들어져 패키징된 것이어야 합니다. 외부에서 만든 모델은 기본적으로는 SageMaker에서 서빙할 수 없으며, Re-패키징이 필요합니다. 또한 이러한 일련의 과정은 예상치 못한 추가 비용을 유발합니다. 위의 이유들 때문에 SageMaker를 통해 MLOps를 구현하기 되면 Lock-in 되어, 다른 클라우드 자원 등 경제적인 대안이 생겨도 이를 활용하기 어렵습니다.런웨이와 같은 독립적인 솔루션을 AWS 인프라 위에서 활용할 경우, 특정 클라우드 플랫폼에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다.
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SageMaker는 AWS에 매우 종속적입니다. SageMaker를 통해 서빙하는 모델은 SageMaker Studio에서 만들어져 패키징된 것이어야 합니다. 외부에서 만든 모델은 기본적으로는 SageMaker에서 서빙할 수 없으며, Re-패키징이 필요합니다. 또한 이러한 일련의 과정은 예상치 못한 추가 비용을 유발합니다. 위의 이유들 때문에 SageMaker를 통해 MLOps를 구현하기 되면 Lock-in 되어, 다른 클라우드 자원 등 경제적인 대안이 생겨도 이를 활용하기 어렵습니다.런웨이와 같은 독립적인 솔루션을 AWS 인프라 위에서 활용할 경우, 특정 클라우드 플랫폼에 대한 의존도를 줄일 수 있습니다.

출처
수집시간
2022/11/10 03:49
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