SageMaker 기반 ML 모델의 S3 통합 및 엔드포인트 배포 자동화

How to Deploy Your ML Model to AWS (Step-by-Step Guide)

Shrestha Pandey2026년 6월 22일4분beginner

AI 요약

Context

로컬 환경에서 학습된 ML 모델의 실제 서비스 적용을 위한 배포 파이프라인 부재. 모델 파일과 의존성 라이브러리를 클라우드 환경으로 전이하는 프로세스의 복잡성으로 인한 배포 지연 발생.

S3 Bucket을 활용한 모델 아티팩트(.pkl)와 requirements.txt의 중앙 집중식 저장 구조 설계
model_fn, input_fn, predict_fn, output_fn으로 구성된 SageMaker 표준 추론 인터페이스 구현을 통한 요청 처리 로직 분리
SKLearnModel SDK를 활용하여 인스턴스 타입(ml.m5.large)과 Python 버전을 명시한 서버리스 추론 환경 구축
S3-SageMaker 간의 Region 일치 및 IAM Role 권한 설정을 통한 데이터 접근 제어 최적화
Boto3 SDK 기반의 Endpoint Invoke 설계를 통한 실시간 추론 API 인터페이스 확보

실천 포인트

1. IAM Role에 s3:GetObject, sagemaker:CreateModel 권한 부여 여부 확인

2. S3 버킷과 SageMaker 엔드포인트의 Region 일치 여부 검증

3. inference.py 내 필수 라이브러리(os, joblib, numpy) 임포트 상태 점검

4. 유휴 상태의 Endpoint 삭제를 통한 비용 누수 방지

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