학습주제
SageMaker 실습

학습내용

Redshift-ml

지금 정책 1개지만
일단 먼저 생성

만든 역할을 눌러 다시 선택
정책을 1개 더 추가

정책 추가함

2개의 정책이 추가됨

양방향 정책

현재 세이지 메이커만 principal

assum role 확인 후
Add principal

밑으로 내려가 업데이트

arn 복사

레드쉬프트로 돌아가서
역할을 네임스페이스에 달아줌


IAM 역할 연결

이제 CREATE mODEL 준비 완료

모델들 제대로 청소됐는지 확인
DROP MODEL꼭 하기. 시간 꽤 걸림

sagemake 검색

리전 확인
좌측 대시보드 선택

다양한 job들 흔적이 있음
training 109구개의 모델이 빌딩, 테스트됨
최종적으로 9개의 모델이 만들어짐
만들고 끝.
이게 있는한 공간을 차지하기때문에 돈을 냄

일일히 지워야함

하나씩 반복으로 삭제함

S3에 지워야 할것들이 있음

모델, 엔드포인트 비어있음

s3로 이동
CREATE MODEL 할때 로그정보 남기는 버킷 있었음
DROP MODEL 할때 폴더 날린걸로 보임

요약

강사님 진행 속도와 뉘앙스로 봐선, 찍먹인것같다. 아 전문적으로 머신러닝을 알지 못해도 이런식으로 머신러닝 모델을 빌드하고 배포할 수 있다는 것. 전문적인 사이언티스트가 없더라도 자본이 있다면 꽤나 준수하게 모델을 구현할 수 있다는 것.