Amazon SageMaker 스튜디오 클래식에 외부 라이브러리 및 커널 설치 - 아마존 SageMaker
Package 설치 도구수명 주기 구성을 사용하여 패키지 설치

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Amazon SageMaker 스튜디오 클래식에 외부 라이브러리 및 커널 설치

중요

2023년 11월 30일부터 이전 아마존 SageMaker 스튜디오 익스피리언스는 이제 아마존 SageMaker 스튜디오 클래식으로 명명되었습니다. 다음 섹션은 스튜디오 클래식 애플리케이션 사용에 대한 내용입니다. 업데이트된 Studio 환경 사용에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오아마존 SageMaker 스튜디오.

Amazon SageMaker Studio Classic 노트북에는 여러 이미지가 이미 설치되어 있습니다. 이 이미지에는 scikit-learn, Pandas,,, 등을 포함한 커널과 Python 패키지가 포함되어 있습니다. NumPy TensorFlow PyTorch MXNet 또한 원하는 패키지 및 커널이 포함된 고유 이미지를 설치할 수도 있습니다. 자체 이미지 설치에 대한 자세한 내용은 자체 SageMaker 이미지를 가져오세요.을 참조하세요.

Amazon SageMaker Studio Classic 노트북의 다양한 Jupyter 커널은 별도의 conda 환경입니다. conda 환경에 대한 자세한 내용은 환경 관리를 참조하세요.

Package 설치 도구

중요

현재 Amazon SageMaker 노트북의 모든 패키지는 Amazon에서 사용할 수 있는 라이선스를 SageMaker 받았으며 추가 상용 라이선스가 필요하지 않습니다. 하지만 향후 변경될 수 있으므로 라이선스 약관을 정기적으로 검토하여 업데이트가 있는지 확인하는 것이 좋습니다.

터미널에서 Python 패키지를 설치하는 데 사용하는 방법은 이미지에 따라 다릅니다. Studio Classic은 다음과 같은 패키지 설치 도구를 지원합니다.

  • 노트북 - 다음 명령이 지원됩니다. 다음 방법 중 하나가 이미지에서 작동하지 않으면 다른 방법을 시도해 보세요.

    • %conda install

    • %pip install

  • Jupyter 터미널 - pip 및 conda를 사용하여 패키지를 직접 설치할 수 있습니다. apt-get install를 사용하여 터미널에서 시스템 패키지를 설치할 수도 있습니다.

참고

pip install -u또는 명령은 사용자의 Amazon EFS 볼륨에 패키지를 설치하고 잠재적으로 JupyterServer 앱 재시작을 차단할 수 있으므로 또는 pip install --user 사용은 권장하지 않습니다. 대신 수명 주기 구성을 사용하여 패키지 설치에 나와 있는 것처럼 수명 주기 구성을 사용하여 앱 재시작 시 필요한 패키지를 다시 설치하세요.

사용 중인 활성 환경이나 인터프리터를 올바르게 고려하므로 노트북 내에서 패키지를 설치할 때 %pip및 %conda을 사용하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 %pip 및 %conda 매직 함수 추가를 참조하세요. 시스템 명령 구문(!으로 시작하는 줄)을 사용하여 패키지를 설치할 수도 있습니다. 예: !pip install, !conda install.

Conda

Conda는 패키지와 해당 종속성을 설치할 수 있는 오픈 소스 패키지 관리 시스템 및 환경 관리 시스템입니다. SageMaker 콘다-포지 채널과 함께 콘다를 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Conda 채널을 참조하세요. conda-forge 채널은 기여자가 패키지를 업로드할 수 있는 커뮤니티 채널입니다.

참고

conda-forge에서 패키지를 설치하는 데에는 최대 10분이 걸릴 수 있습니다. 타이밍은 conda가 종속성 그래프를 해결하는 방법과 관련이 있습니다.

제공된 모든 환경이 작동합니다. SageMaker 사용자가 설치한 패키지는 제대로 작동하지 않을 수 있습니다.

Conda에는 환경을 활성화하는 conda activate및 source activate라는 두 가지 방법이 있습니다. 자세한 내용은 환경 변수를 참조하세요.

지원되는 conda 작업

  • 단일 환경에서 패키지의 conda install

  • 모든 환경에서 패키지의 conda install

  • 기본 conda 리포지토리에서 패키지 설치

  • conda-forge에서 패키지 설치

  • Amazon을 사용하도록 conda 설치 위치 변경 EBS

  • conda activate 및source activate 모두 지원

Pip

Pip은 Python 패키지를 설치하고 관리하는 도구입니다. Pip은 기본적으로 PyPI(Python Package Index)에서 패키지를 검색합니다. conda와 달리 pip에는 환경 지원이 내장되어 있지 않습니다. 따라서 네이티브 또는 시스템 라이브러리 종속성이 있는 패키지의 경우 pip는 conda만큼 철저하지 않습니다. Pip는 conda 환경에 패키지를 설치하는 데 사용할 수 있습니다. PyPI 대신 pip로 대체 패키지 리포지토리를 사용할 수 있습니다.

지원되는 pip 작업

  • 활성 conda 환경 없이 pip를 사용하여 패키지 설치

  • pip를 사용하여 conda 환경에 패키지 설치

  • pip를 사용하여 모든 conda 환경에 패키지 설치

  • Amazon을 사용하도록 pip 설치 위치 변경 EBS

  • 대체 리포지토리를 사용하여 pip로 패키지 설치

지원되지 않음

SageMaker 가능한 한 많은 패키지 설치 작업을 지원하는 것을 목표로 합니다. 그러나 에서 패키지를 설치하고 해당 패키지에 다음 작업을 사용하면 환경이 불안정해질 수 있습니다. SageMaker

  • 설치 제거

  • 다운그레이드

  • 업그레이드

네트워크 상태 또는 구성 또는 conda or 가용성과 관련된 잠재적 문제로 인해 패키지가 고정되거나 PyPi 확정된 시간 내에 설치되지 않을 수 있습니다.

참고

호환되지 않는 종속성이 있는 환경에서 패키지를 설치하려고 하면 오류가 발생할 수 있습니다. 문제가 발생하는 경우 라이브러리 관리자에게 패키지 종속성 업데이트에 대해 문의할 수 있습니다. 기존 패키지를 제거하거나 업데이트하는 등 환경을 수정할 경우 해당 환경이 불안정해질 수 있습니다.

수명 주기 구성을 사용하여 패키지 설치

사용자 지정 이미지와 커널을 Studio Classic 인스턴스의 Amazon EBS 볼륨에 설치하여 노트북을 중지하고 다시 시작해도 유지되고 설치한 외부 라이브러리가 업데이트되지 않도록 합니다. SageMaker 이렇게 하려면 노트북을 만들 때 실행되는 스크립트(on-create)와 노트북을 다시 시작할 때마다 실행되는 스크립트(on-start))가 모두 포함된 수명 주기 구성을 사용하세요. Studio Classic에서 수명 주기 구성을 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 을 참조하십시오. 라이프사이클 구성을 사용하여 Studio Classic을 사용자 지정하세요 샘플 수명 주기 구성 스크립트는 SageMakerStudio Classic 수명 주기 구성 샘플을 참조하십시오.