AWS에서 확장 가능한 ML 파이프라인 및 API 구축

머신 러닝(ML)과 인공 지능(AI) 분야의 급속한 발전에 따라, AI/ML 모델을 프로덕션 환경에서 효율적으로 배포하는 것이 중요해졌습니다. 이 블로그 게시물은 서버리스 컴퓨팅, 이벤트 기반 데이터 처리, 그리고 외부 API 통합을 활용하는 AWS SageMaker 기반의 엔드 투 엔드 ML 파이프라인에 대해 논의합니다. 이 아키텍처는 다운스트림에서 확장성, 비용 효율성, 그리고 애플리케이션에 대한 실시간 접근을 보장합니다.