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Amazon SageMaker Studio Lab은 오픈 소스 JupyterLab 기반 환경에서 고객에게 AWS 컴퓨팅 리소스에 대한 액세스 권한을 제공하는 무료 서비스입니다. Amazon SageMaker Studio Classic과 동일한 아키텍처 및 사용자 인터페이스를 기반으로 하지만, Studio Classic 스튜디오 기능 중 일부가 포함되어 있습니다.
Studio Lab을 사용하면 AWS 계정에 가입하지 않고도 AWS 컴퓨팅 리소스를 사용하여 Jupyter 노트북을 생성하고 실행할 수 있습니다. Studio Lab은 오픈 소스 JupyterLab을 기반으로 하기 때문에 오픈 소스 Jupyter 확장 프로그램을 활용하여 Jupyter notebook을 실행할 수 있습니다.
Studio Lab과 Amazon SageMaker Studio Classic 비교
Studio Lab은 AWS 컴퓨팅 리소스에 대한 무료 액세스를 제공하지만 Amazon SageMaker Studio Classic은 Studio Lab이 지원하지 않는 다음과 같은 고급 기계 학습 기능을 제공합니다.
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지속적인 통합 및 지속적인 제공(Pipelines)
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실시간 예측
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대규모 분산형 훈련
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데이터 준비(Amazon SageMaker Data Wrangler)
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데이터 라벨링(Amazon Sagemaker Ground Truth)
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특성 스토어
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편향 분석(Clarify)
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모델 배포
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모델 모니터링
Studio Classic은 또한 (IAM), Amazon Virtual Private Cloud(Amazon VPC) 및 ()를 사용하여 AWS Identity and Access Management 세분화된 액세스 제어 및 보안을 지원합니다 AWS Key Management Service AWS KMS. Studio Lab은 이러한 Studio Classic 기능을 지원하지 않으며 예측기 및 내장 SageMaker AI 알고리즘 사용을 지원하지 않습니다.
Studio Classic에서 사용할 수 있도록 Studio Lab 프로젝트를 내보내려면 Amazon SageMaker Studio Lab 환경을 Amazon SageMaker Studio Classic으로 내보내기을 참조하세요.
아래 주제에서는 Studio Lab과 이를 사용하는 방법에 대한 정보를 제공합니다.
주제
