Program/AWS

[EC2] EC2 서버 접속

맥, 리눅스를 위한 접속 방법이다. 윈도우 유저는 PuTTy를 사용해야 한다. 터미널에 접속하여 1. pem 파일이 위치한 경로로 이동 $ cd ~~~~~~~~~~~~~~ 2. 서버 접속 $ ssh -i {key_file.pem} ubuntu@{'ip주소' OR 'DNS주소'} 권한이 넘 열려있어 warning이 뜰 수 있음 (ls -al 명령어를 통해 권한 확인 가능) 2-1) 권한 변경하기 $ chmod 400 $ ls -al ls -al을 통해 소유자만 read 할 수 있도록 권한이 변경됨을 확인할 수 있다. 한번 더 $ ssh -i {key_file.pem} ubuntu@{'ip주소' OR 'DNS주소'} 3. 호스트서버 확인 $ hostname 서버에 접속됨을 확인할 수 있다.

[EC2] EC2 새로운 인스턴스 생성하기

EC2는 AWS내에서 컴퓨팅 리소스를 사용할 수 있는 서비스이다. 인스턴스 만들기 1. 지역 선택 및 launch instance or 설정하기 (Launch an instance) 2. Name and tags 3. Application and OS images 더보기 OS는 우분투, AMI는 18.04LTS 버전을 사용함 3. Instance type 4. Key pair 5. Network settings 더보기 새로운 키페어를 생성해주었다. 6. Configure storage 7. Advanced details 8. Summary 설정이 완료되었다. 런치한다! Details Instance ID Succeccfully initiated of instance (i-~~~~~~~~~~~~) 인스턴스..

[SageMaker] 학습, 배포, 모니터링 하기

사용 요약 1. 모델을 컨테이너에 담는다 2. sagemaker.Session() 3. sagemaker.estimator.Estimator(container, ) 4. set_hyperparameters() 5. fit() 6. deploy() 7. predict() 사용 1. 학습할 모델을 담은 노트북은 컨테이너에 담는다. 즉 알고리즘을 담는다. 2. sess = sagemaker.Session() 으로 세션을 연다. 3. 다른 노트북에서 modelll = sagemaker.estimator.Estimator(container, ...) 를 실행한다. ECR에 담긴 알고리즘을 이미지에 대한 url 주소로 가져와 사용하는것이다. 더보기 이미 만들어진 모델이나 이미지 활용 시엔 아래 네가지 방법을 참고한..