Fetch, SageMaker로 ML 지연 50% 단축
Fetch Cuts ML Processing Latency by 50% Using Amazon SageMaker & Hugging Face
·2023.09.01 09:00
Fetch가 SageMaker와 Hugging Face를 활용해 ML 파이프라인을 최적화하여 지연 시간을 50% 줄이고 정확도를 200% 높였다.
매주 8,000만 건 이상의 영수증을 처리하는 Fetch가 Amazon SageMaker와 Hugging Face를 활용해 ML 파이프라인을 최적화했다. 영수증에서 텍스트를 추출하고 데이터를 구조화하는 과정의 속도와 정확도를 높이는 것이 핵심 과제였다.
Hugging Face AWS Deep Learning Container를 사용하여 모델 품질을 개선하고, Amazon SageMaker의 모델 학습(Model Training) 및 프로세싱(Processing) 기능을 통해 대규모 워크로드를 관리했다. 또한 멀티 GPU 인스턴스를 도입하여 추론 및 런타임 성능을 극대화했다.
주요 성과는 다음과 같다:
- ML 처리 지연 시간 50% 단축
- 문서 이해 모델 정확도 200% 향상
- 모델 배포 및 확장성 개선: 표준화된 배포 프로세스를 통해 운영 효율성과 개발 생산성 증대
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