Amazon SageMaker Studio Lab 스타터 자산 사용 - Amazon SageMaker AI

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Amazon SageMaker Studio Lab 스타터 자산 사용

Amazon SageMaker Studio Lab은 기계 학습(ML) 실무자가 시작하는 데 도움이 되는 아래의 자산을 지원합니다. 이 안내서에서는 프로젝트에 노트북을 복제하는 방법을 보여줍니다.

노트북 시작하기

Studio Lab에는 일반 정보를 제공하고 주요 워크플로우를 안내하는 스타터 노트북이 함께 제공됩니다. 프로젝트 런타임을 처음 시작하면 이 노트북이 자동으로 열립니다.

Dive into Deep Learning

Dive into Deep Learning(D2L)은 기계 학습을 지원하는 아이디어, 수학 이론 및 코드를 가르치는 대화형 오픈 소스 책입니다. 150개 이상의 Jupyter notebook을 갖춘 D2L은 딥 러닝 원리에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. D2L에 대한 자세한 내용은 D2L 웹사이트를 참고하세요.

다음 절차에서는 인스턴스에 D2L Jupyter notebook을 복제하는 방법을 보여줍니다.

  1. 프로젝트 런타임 시작을 따라서 다음과 같이 Studio Lab 프로젝트 런타임 환경을 시작하고 엽니다.

  2. Studio Lab이 열리면 왼쪽 사이드바에서 Git 탭( Black square icon representing a placeholder or empty image. )을 선택합니다.

  3. 리포지토리 복제를 선택합니다. Git 리포지토리 URL(.git)에서 아래 단계에 따라 MLU git 리포지토리 D2L을 붙여넣습니다. 현재 Git 리포지토리에 있기 때문에 리포지토리 복제 옵션이 보이지 않는 경우, 사용자 디렉토리로 돌아가 새 리포지토리를 복제하세요. 왼쪽 사이드바의 폴더 탭( Black square icon representing a placeholder or empty image. )을 선택하여 사용자 디렉토리로 돌아갑니다. 파일 검색 창 아래의 폴더 탭에서 현재 열려 있는 리포지토리리 왼쪽에 있는 폴더 아이콘을 선택합니다. 사용자 디렉터리로 이동하면 왼쪽 사이드바에서 Git 탭을 선택하고 리포지토리 복제를 선택합니다.

  4. Studio Lab 프로젝트 개요 페이지로 이동합니다. URL은 다음과 같은 형식을 취합니다.

    https://studiolab.sagemaker.aws/users/<YOUR_USER_NAME>

  5. 기계 학습이 처음이십니까?에서 Dive into Deep Learning을 선택하세요.

  6. 새로운 Dive into Deep Learning 브라우저 탭에서 GitHub를 선택하여 예제 노트북이 있는 새 페이지를 엽니다.

  7. 코드를 선택하고 HTTPS 탭에서 GitHub 리포지토리의 URL을 복사합니다.

  8. Studio Lab으로 돌아가 프로젝트 브라우저 탭을 열고 D2L 리포지토리 URL을 붙여넣고 리포지토리를 복제합니다.

AWS Machine Learning University

AWS Machine Learning University(MLU)는 Amazon의 자체 개발자를 훈련하는 데 사용되는 기계 학습 과정에 대한 액세스를 제공합니다. AWS MLU를 사용하면 모든 개발자가 자신의 속도에 맞춰 MLU Accelerator 학습 시리즈를 통해 기계 학습 사용 방법을 배울 수 있습니다. MLU Accelerator 시리즈는 개발자가 ML 여정을 시작하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다. 자연어 처리, 표 형식 데이터, 컴퓨터 비전이라는 세 가지 주제에 대해 3일간의 기초 과정을 제공합니다. 자세한 내용은 Machine Learning University를 참고하세요.

다음 절차에서는 인스턴스에 AWS MLU Jupyter notebook을 복제하는 방법을 보여줍니다.

  1. 프로젝트 런타임 시작을 따라서 다음과 같이 Studio Lab 프로젝트 런타임 환경을 시작하고 엽니다.

  2. Studio Lab이 열리면 왼쪽 사이드바에서 Git 탭( Black square icon representing a placeholder or empty image. )을 선택합니다.

  3. 리포지토리 복제를 선택합니다. Git 리포지토리 URL(.git)에서 아래 단계에 따라 MLU git 리포지토리 URL을 붙여넣습니다. 현재 Git 리포지토리에 있기 때문에 리포지토리 복제 옵션이 보이지 않는 경우, 사용자 디렉토리로 돌아가 새 리포지토리를 복제하세요. 왼쪽 사이드바의 폴더 탭( Black square icon representing a placeholder or empty image. )을 선택하여 사용자 디렉토리로 돌아갑니다. 파일 검색 창 아래의 폴더 탭에서 현재 열려 있는 리포지토리리 왼쪽에 있는 폴더 아이콘을 선택합니다. 사용자 디렉터리로 이동하면 왼쪽 사이드바에서 Git 탭을 선택하고 리포지토리 복제를 선택합니다.

  4. Studio Lab 프로젝트 개요 페이지로 이동합니다. URL은 다음과 같은 형식을 취합니다.

    https://studiolab.sagemaker.aws/users/<YOUR_USER_NAME>

  5. 머신 러닝이 처음이십니까?에서 AWSMachine Learning University를 선택합니다.

  6. 새로운 AWS Machine Learning University 브라우저 탭에서 각 강좌의 강좌 요약을 읽고 관심 있는 강좌를 찾습니다.

  7. 강좌 내용에서 관심 있는 해당 GitHub 리포지토리를 선택하여 예제 노트북이 있는 새 페이지를 엽니다.

  8. 코드를 선택하고 HTTPS 탭에서 GitHub 리포지토리의 URL을 복사합니다.

  9. Studio Lab으로 돌아가 프로젝트 브라우저 탭을 열고 D2L 리포지토리 URL을 붙여넣고 복제를 선택하여 리포지토리를 복제합니다.

 Roboflow

Roboflow는 컴퓨터 비전 애플리케이션을 위해 객체를 훈련하고, 미세 조정하고, 레이블을 지정할 수 있는 도구를 제공합니다. 자세한 내용은 https://roboflow.com/을 참고하세요.

다음 절차에서는 인스턴스에 Roboflow Jupyter notebook을 복제하는 방법을 보여줍니다.

  1. Studio Lab 프로젝트 개요 페이지로 이동합니다. URL은 다음과 같은 형식을 취합니다.

    https://studiolab.sagemaker.aws/users/<YOUR_USER_NAME>

  2. 리소스 및 커뮤니티에서 컴퓨터 비전 시도를 찾습니다.

  3. 컴퓨터 비전 시도에서 Roboflow 모델을 선택합니다. 자세한 내용은 https://roboflow.com/을 참조하세요.

  4. 노트북 미리 보기에서 자습서를 따라합니다.