IT 공부/AWS AI Practioner(완)37 AWS AI Practitioner 취득 후기 시험 준비 계기 24년 상반기 드디어 Solution Architect를 취득한 이후, AWS 자격증을 추가로 취득하면서내가 PM으로 하고 있는 Application 쪽으로좀 더 역량 확장을 해나가야하겠다는 생각을 했었다.그래서 ML Speciallist나, Developer를 준비하면서간단한 백엔드 소규모 프로젝트를 진행해야겠다는 계획이었다. 하지만, 업무량 그리고 관리량이 풍선 부풀듯이 늘어나면서도무지 시도할 수 있는 상황이 아니었다. 노베에 가까운 나인지라 AWS SAA를 공부했던 때처럼, 매일매일 시간을 투자해야하는데,야근을 밥먹듯이 해야했었기 때문이다. 그러던 찰나에, AI 타이틀을 사용한 자격증이 practitoner lv로 생겼다는 이야기를 들었다. Associate LV 준비도 해보았.. 2024. 11. 10. AWS AI Practitioner 오답정리 SageMaker Model Monitor 생산 중인 기계 학습 모델을 지속적으로 모니터링하여 데이터 드리프트를 감지하고 새로운 데이터가 도입됨에 따라 모델의 예측이 계속해서 정확하도록 보장하는 데 특별히 설계되었습니다. SageMaker JumpStart는 사전 구축된 모델과 솔루션을 제공SageMaker Neo는 모델을 배포 최적화SageMaker Studio는 통합 개발 환경SageMaker Data Wrangler 데이터를 전처리 / 정확한 예측을 하는 데 직접적인 영향SageMaker Hyperparameter Tuning 기계 학습 모델의 성능을 최적화=최상의 하이퍼파라미터를 자동으로 검색SageMaker Processing은 대규모 데이터 모델 훈련을 위한 데이터 처리 및 피처 엔지니어링 작.. 2024. 11. 1. AWS AI Practitoner 34 Security Strategy Macie ; S3 내 PII 감지Config ; Config 변화를 트래킹 Inspector ; EC2 ECR 람다 등에서 Sw 취약성 찾음 CloudTrail ; API 호출 트래킹Artifact ; 컴플라이언스 레포트에 대한 접근 제공 Trusted Advisor ; 서포트 방안에 대한 조언과 인사이트 제공 IAM - BedrockGuardrail - Bedrock CloudTrail - BedrockConfig - Bedrock PrivateLink - Bedrock Bedrock은 반드시 암호화된 S3 버켓에 접근해야 함 - 배드락에서 커스텀 모델 저장 -> S3 - AWS KMS -> S3 데이터를 암호화 - 배드락에서 IAM Role을 부여 ; S3 / KMS Key-복호화 권한 Sage.. 2024. 10. 26. AWS AI Practitioner 33 AWS Artifact / Audit / Trusted Manager Aritifact - 온디맨드 접근을 제공 -> 커스터머에게 - Aritifact Reports ; AWS 보안과 컴플라이언스 문서 (+써드파티 포함하여) / AWS ISO 인증서 / Payment Card Industry / System Organization Control 레포트 등 - Artifact Agreements ; Business Associate Addendum (BAA) / HIPPA 등 - 내부 감사 또는 컴플라이언스에 사용 가능함 - Third Party Reports ; ISVs(independant Servie Vendors) / 마켓플레이스에 올라온 써드파티 / Audit .. 2024. 10. 26. AWS AI Practitioner 32 Amazon Macie / Config / Inspector Macie- 완전관리형 데이터 보안 및 개인저보 서비스 - ML 과 패턴 매칭 -> 민감 정보 보호 - PII 감지- S3와 Macie를 연결하여 감지시킬 수 있음 Config - AWS 자원에 대해서 컴플라이언스를 기록 감시 - 시간에 걸쳐 컨피규레이션과 변화를 기록함- S3 -> Athena - 질의 가능 - SNS Notification을 통해서 변화를 감지할 수 있음- per-Region 서비스- 하지만, 모든 계정과 지역을 통합하여 관리할 수 있음 Inspector - 자동화 안전 평가- SSM을 EC2 연결 - Runinig OS 분석 / 취약성 분석- ECR로 이미지를 푸시할 수 있음- 람다함숭 ㅔ대해서도 가능 - AWS Security Hub에서 리포팅과 통합 가능 / EventBrdi.. 2024. 10. 25. AWS AI Practitioner 31 Scoping Metics / MLOps 스콥이 올라갈 수록 점점 오너십이 높아짐 Scope 1 고객 앱 Scope 2 - 기업용앱 Scope 3 - 프리 트레인드 모델 Scope 4 - 파인 튜닝 모델 Scope 5 - 셀프 트레인드 모델 다음 5가지 항목에 따른 요구 수준이 다르다 Governacne & Compliance Legal & Privacy Risk ManagementControlsResilience MLOps- 반복적으로 전개 모니터가 반복됨을 이해하자 - DevOps와 같다- 키 원칙을 지키자 - 버전 컨트롤 ; 데이터 코드 모델 - 자동화; 데이터 주입 / 프리프로세싱 / 트레이닝 - 지속적인 통합 ; - 지속적인 딜리버리 - 지속적인 리테이닝 - 지속적인 모니터링 2024. 10. 24. AWS AI Practitioner 30 Security and Privacy Threat Detection - 페이크 컨텐츠 조종된 데이터 자동 어택- AI 베이스의 감지 시스템을 전개- 네트워크 트래픽 / 사용자 행동 / 기타 관련 데이터 소스를 분석함 Vulnerability Management - Vulnerability를 감지함 ; 소프트웨어 버그 / 모델 취약점- 보안 평가 / 페네트레이션 테스팅 / 코드 리뷰 - 패치 관리 / 업데이트 Infra Protection - 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 / 엣지 디바이스 / 데이터 스토어- 접근 제어 / 네트워크 세그멘테이션 / 암호화 - 시스템다운 Withstand Prompt Injection - 매니풀레이티드 인풋 -> 악의적이거나 원하지 않는 컨텐츠 - 가드레일 / 프롬프트 필터링, 검증. sanitization Da.. 2024. 10. 24. AWS AI Practitioner 29 Governance 거버넌스와 컴플라이언스의 중요성 - AI 이니셔티브를 매니징 최적화 스케일링 - 신뢰를 쌓기 위한 도구 - 바이어스 개인정보법규 의도되지 않은 결과들을 Mitigate- 클리어한 정책과 가이드라인 / 매커니즘에 대한 오버사이트 / - 잠재적인 법규 및 반복되는 리스크 해결- 공공의 믿음과 컨피던스 촉진 거버넌스 프레임워크 - Establish AI 거번너스 보드 또는 커미티 - define roles and responsibilities - 정책과 절차를 실행 AWS Tools for Governance- AWS Config - AWS Inspector - AWS AUdit Manager- AWS Artifact- AWS CloudTrail- AWS Trusted Advisor 거버넌스 전략 - 정.. 2024. 10. 24. AWS AI Practitioner 28 Compliance 법적인 규제 프레임워크를 만족해야할 때가 있음 -> 규제적인 워크로드 발생 AI Standard Compliance Challenges- Complexity / opacity- Dynamism & Adaptability ; AI는 계속 변한다 - Emergent Capa ; 의도되지 않은 카파 문제가 발생 가능 - Unique Risk ; 알고리즘 또는 휴먼 바이어스 - 알고리즘 어카운터빌리티 ; 투명하고 설명가능해야 AWS Compliance - 140 개 이상의 세큐리티 스탠다드를 가짐 - NIST / ENISA / ISO / SOC / HIPPA / GDPR etc Model Cards- 표준화된 포맷- 소스 사이테이션 / 데이터 오리진 문서 - 데이터셋의 사용 세부사항 / 출처 / 라이센스 / .. 2024. 10. 24. 이전 1 2 3 4 5 다음 반응형