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AWS, SageMaker JumpStart 모델 배포·평가 가이드 공개

AWS ML Blog·2026-10-14영문 원문

요약

AWS는 Amazon SageMaker JumpStart에서 모델을 배포하고 SageMaker Python SDK로 지연시간·출력 길이·생성 속도를 측정한 뒤 엔드포인트를 삭제하는 반복 가능한 평가 워크플로를 공개했다. 2026년 SageMaker JumpStart에는 Model Hub UI에서 카탈로그를 탐색하고 샘플 노트북을 바로 열 수 있는 기능과, 저비용·저지연 등 목적별로 사전 구성된 엔드포인트 배포 옵션이 추가됐다. 또한 Hugging Face에서 발견한 모델을 한 번의 클릭으로 SageMaker AI에 배포할 수 있는 딥링크 통합도 도입됐다. 다만 배포 시간은 모델, 인스턴스 유형, 할당량, AWS 리전에 따라 달라지며 페이로드 형식이나 EULA 요건 등은 모델별로 조정이 필요하다고 안내했다.

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모델을 고르는 과정을 표준화된 테스트 스크립트로 반복 가능하게 만들어, 여러 모델을 비교·선택하는 개발자의 작업을 줄여주는 성격의 업데이트다.

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AI 모델이나 시스템의 출력이 원하는 기준에 얼마나 부합하는지를 정량적·정성적으로 측정하는 절차를 말한다.

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