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Amazon SageMaker Studio(웹 기반 개발)
Amazon SageMaker Studio는 데이터 과학자와 ML 엔지니어를 위해 특별히 구축된 인터페이스입니다. 작업 탭에서 Kubernetes 매니페스트를 작성하지 않고도 RayCluster, RayJobRayCronJob, 및 RayService 리소스를 관리할 수 있습니다. Studio는 연산자가 조정하는 것과 동일한 KubeRay 사용자 지정 리소스를 읽고 쓰므로 Studio에서 생성하는 리소스는에 적용하는 리소스와 동일합니다kubectl.
Studio는 Kubernetes의 지식 없이 Ray에서 데이터 과학자의 생산성을 원하는 팀에 적합합니다. 두 표면 모두 동일한 리소스에서 작동하며 두 표면 간에 이동할 수 있습니다.
다음 스크린샷은 Ray 클러스터에서 작업 메뉴가 열려 있는 작업 탭을 보여줍니다.
시작하기 전 준비 사항
작업 탭을 사용하기 전에 SageMaker AI 도메인을 구성하고 클러스터에 대한 액세스 권한을 한 번 부여합니다. 자세한 내용은 Studio for Ray 설정 단원을 참조하십시오.
