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Amazon SageMaker Studio Classic 노트북은 노트북 인스턴스와 어떻게 다릅니까?
중요
2023년 11월 30일부터 이전 Amazon SageMaker Studio 환경의 이름이 Amazon SageMaker Studio Classic으로 변경되었습니다. 다음 섹션은 Studio Classic 애플리케이션 사용에 관해 다룹니다. 업데이트된 Studio 환경 사용에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker Studio 섹션을 참조하세요.
새 노트북을 시작할 때는 Amazon SageMaker AI 콘솔에서 노트북 인스턴스를 시작하는 대신 Amazon SageMaker Studio Classic에서 노트북을 생성하는 것이 좋습니다. Studio Classic 노트북을 사용하면 다음과 같은 많은 이점이 있습니다.
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신속: Studio Classic 노트북을 시작하는 것이 인스턴스 기반 노트북을 시작하는 것보다 빠릅니다. 일반적으로 인스턴스 기반 노트북보다 5~10배 빠릅니다.
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간편한 노트북 공유: 노트북 공유는 Studio Classic에 통합된 기능입니다. 사용자는 몇 번의 클릭만으로 노트북 코드와 이를 실행하는 데 필요한 SageMaker AI 이미지를 재현하는 공유 가능한 링크를 생성할 수 있습니다.
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최신 Python SDK: Studio Classic 노트북에는 최신 Amazon SageMaker Python SDK
가 사전 설치되어 있습니다. -
Studio Classic의 모든 기능 이용: Studio Classic 내에서 Studio Classic 노트북에 액세스할 수 있습니다. 따라서 Studio Classic을 나가지 않고 모델을 빌드, 훈련, 디버깅, 추적 및 모니터링할 수 있습니다.
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영구 사용자 디렉터리: Studio 팀의 각 팀원은 자신의 노트북 및 기타 파일을 저장할 수 있는 자체 홈 디렉터리를 갖습니다. 디렉터리는 시작 시 모든 인스턴스와 커널에 자동으로 탑재되므로 노트북과 기타 파일을 항상 사용할 수 있습니다. 홈 디렉터리는 다른 서비스에서 액세스할 수 있도록 Amazon Elastic File System(Amazon EFS)에 저장됩니다.
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직접 액세스: IAM Identity Center를 사용하는 경우 고유한를 통해 IAM Identity Center 자격 증명을 사용하여 Studio ClassicURL에 직접 액세스합니다. 노트북을 실행 AWS Management Console 하기 위해와 상호 작용할 필요가 없습니다.
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최적화된 이미지: Studio Classic 노트북에는 미리 정의된 SageMaker AI 이미지 설정 세트가 탑재되어 있어 더 빠르게 시작할 수 있습니다.
참고
Studio Classic 노트북은 로컬 모드를 지원하지 않습니다. 그러나 노트북 인스턴스를 사용하여 데이터세트의 샘플을 로컬에서 훈련시킨 다음 Studio Classic 노트북에서 동일한 코드를 사용하여 전체 데이터세트를 훈련시킬 수 있습니다.
SageMaker Studio Classic에서 노트북을 열면 보기가 인터페이스의 JupyterLab 확장입니다. 기본 기능은 동일하므로 Jupyter 노트북 및의 일반적인 기능을 확인할 수 있습니다 JupyterLab. Studio Classic 인터페이스에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker Studio Classic UI 개요 섹션을 참조하세요.
