Amazon SageMaker AI에서 RStudio와 Amazon SageMaker AI 기능 통합

Amazon SageMaker AI에서 RStudio를 사용할 때 얻을 수 있는 이점 중 하나는 Amazon SageMaker AI 기능을 통합하는 것입니다. 여기에는 Amazon SageMaker Studio Classic 및 Reticulate와의 통합이 포함됩니다. 다음은 이러한 통합에 대한 정보와 이를 사용하기 위한 예제입니다.

Amazon SageMaker AI에서 Amazon SageMaker Studio Classic 및 RStudio 사용

Amazon SageMaker Studio Classic 및 RStudio 인스턴스는 동일한 Amazon EFS 파일 시스템을 공유합니다. 즉, Studio Classic을 사용하여 가져오고 만든 파일은 RStudio를 사용하여 액세스할 수 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 이렇게 하면 Studio Classic과 RStudio를 모두 사용하여 두 파일 간에 파일을 이동할 필요 없이 동일한 파일에서 작업할 수 있습니다. 이 워크플로에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker AI for Data Scientists에서 완전 관리형 RStudio 발표 블로그를 참조하세요.

망상과 함께 Amazon SageMaker AI SDK 사용

레티큘레이트 패키지는 Amazon SageMaker Python SDK에 대해 R 인터페이스로 사용되어 Amazon SageMaker에 대해 API를 직접 호출합니다. Reticulate 패키지는 R 객체와 Python 객체 간에 변환되며, Amazon SageMaker AI는 대규모로 Machine Learning(ML) 모델을 훈련하고 배포할 수 있는 서버리스 데이터 과학 환경을 제공합니다. 레티큘레이트 패키지에 대한 일반 정보는 Python에 대한 R 인터페이스를 참고하세요.

Amazon SageMaker AI에서 Reticulate 패키지를 사용하는 방법을 간략하게 설명하는 블로그는 Amazon SageMaker AI에서 R 사용을 참조하세요.

다음 예제에서는 특정 사용 사례에 대해 레티큘레이트를 사용 방법을 보여줍니다.