GS Caltex, SageMaker Canvas 모델을 운영 파이프라인으로 잇다

한눈에 보기

GS Caltex는 공정 엔지니어가 코드 없이 만든 AI 모델을 실제 운영 흐름에 연결했어요. 엔지니어들이 역할을 나눠 맡으면서 모델 배포 시간이 크게 줄었다고 해요.

핵심 내용

• 공정 엔지니어가 SageMaker Canvas에서 데이터 처리 흐름과 모델을 만들고 검증해요.
• ML 엔지니어는 이 자산을 SageMaker Pipelines 작업으로 옮기고 배포 일정을 짜요.
• 배포 준비가 일주일에서 몇 시간으로 줄었고, 30분마다 일괄 예측을 돌려요.
• 상시 켜 둬야 하는 서버(엔드포인트) 수가 줄어 추론 비용이 낮아졌다고 밝혔어요.

왜 중요할까요?

기업이 AI 모델을 실제 업무에 쓰려면 만드는 일과 운영하는 일을 잇는 과정이 중요해요. 이 글은 그 연결 방법을 구체적으로 보여 줘요.

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