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Amazon SageMaker Studio 출시 - Amazon SageMaker AI
사전 조건Studio의 서비스 할당량Amazon SageMaker AI 콘솔에서 시작를 사용하여 시작 AWS CLI

기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.

Amazon SageMaker Studio 출시

중요

Amazon SageMaker Studio 또는 Amazon SageMaker Studio Classic에서 Amazon SageMaker 리소스를 만들도록 허용하는 사용자 지정 IAM 정책은 해당 리소스에 태그를 추가할 수 있는 권한도 부여해야 합니다. Studio와 Studio Classic은 만드는 리소스에 태그를 자동으로 지정하기 때문에 리소스에 태그를 추가할 권한이 필요합니다. IAM 정책이 Studio 및 Studio Classic에서 리소스를 만들도록 허용하지만 태그 지정은 허용하지 않는 경우 리소스 만들기를 시도할 때 'AccessDenied' 오류가 발생할 수 있습니다. 자세한 내용은 SageMaker AI 리소스 태그 지정을 위한 권한 제공 섹션을 참조하세요.

SageMaker 리소스를 만들 수 있는 권한을 부여하는 AWS Amazon SageMaker AI에 대한 관리형 정책에는 해당 리소스를 만드는 동안 태그를 추가할 수 있는 권한이 이미 포함되어 있습니다.

중요

2023년 11월 30일부터 이전 Amazon SageMaker Studio 환경이 이제 Amazon SageMaker Studio Classic으로 명명되었습니다. 다음 섹션은 업데이트된 Studio 환경 사용에 해당합니다. Studio Classic 애플리케이션 사용에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker Studio Classic 섹션을 참조하세요.

이 페이지의 주제에서는 Amazon SageMaker AI 콘솔 및 AWS Command Line Interface ()에서 Amazon SageMaker Studio를 시작하는 방법을 보여줍니다AWS CLI.

사전 조건

시작하기 전에 다음 필수 조건을 완료합니다.

  • Studio 액세스 권한이 있는 SageMaker AI 도메인에 온보딩합니다. Studio를 도메인의 기본 환경으로 설정할 권한이 없는 경우 관리자에게 문의하세요. 자세한 내용은 Amazon SageMaker AI 도메인 개요 단원을 참조하십시오.

  • 현재 버전 설치의 단계에 AWS CLI 따라를 업데이트합니다. AWS CLI

  • 로컬 컴퓨터에서 aws configure를 실행하고 AWS 보안 인증을 제공하세요. 자격 AWS 증명에 대한 자세한 내용은 AWS 자격 증명 이해 및 가져오기를 참조하세요.

Studio의 서비스 할당량

Studio 워크로드에는 서비스 할당량이 적용됩니다. 이러한 할당량은 사용할 수 있는 인스턴스 수 또는 실행할 수 있는 동시 작업 수를 제한합니다. 할당량은 엔드포인트 배포, 훈련 작업, JupyterLab 및 CodeEditor를 비롯한 다양한 Studio 기능에 적용됩니다.

계정을 확인한 후 지원되는 GPU 인스턴스 유형에 대한 기본 할당량을 받게 됩니다. 증가를 요청하지 않고도 이러한 인스턴스를 사용할 수 있습니다.

를 사용하여 Studio 할당량 보기

Service Quotas 콘솔을 사용하여 현재 할당량 한도를 확인합니다.

  1. https://console.aws.amazon.com/servicequotas/에서 Service Quotas 콘솔을 엽니다.

  2. 왼쪽 탐색 창에서 AWS 서비스( services)를 선택합니다.

  3. AWS 서비스 목록에서 Amazon SageMaker AI를 검색하고 선택합니다.

  4. 서비스 할당량 목록에서 할당량 이름, 적용된 값, AWS 기본 할당량 및 할당량을 조정할 수 있는지 여부를 검토합니다.

  5. Studio 워크로드와 관련된 할당량을 검색합니다. 예를 들어 사용하려는 인스턴스 유형을 검색합니다.

참고

할당량 제한은 컴퓨팅 리소스를 선택할 때 Studio 내에서도 볼 수 있습니다. 할당량이 너무 낮으면 한도 증가 메시지를 선택합니다. 그러면 증가를 요청할 수 있는 Service Quotas 콘솔이 열립니다.

할당량 증가 요청

기본 할당량이 너무 낮으면 증가를 요청할 수 있습니다.

  1. Service Quotas 콘솔에서 늘릴 할당량을 선택합니다.

  2. 할당량을 조정할 수 있는 경우 계정 수준에서 증가 요청을 선택합니다.

  3. 할당량 값 증가에 새 값을 입력합니다. 새 값은 현재 값보다 커야 합니다.

  4. 요청을 선택합니다.

  5. 보류 중이거나 최근에 해결된 요청을 보려면 요청 기록 탭을 선택합니다.

  6. 보류 중인 요청의 경우 상태를 선택하여 영수증을 엽니다. 상태가 할당량 요청됨으로 변경되면 AWS 지원 사례 번호가 표시됩니다.

Amazon SageMaker AI 할당량에 대한 자세한 내용은 AWS 일반 참조의 Amazon SageMaker AI 엔드포인트 및 할당량을 참조하세요. 할당량 증가 요청에 대한 자세한 내용은 Service Quotas 사용 설명서의 할당량 증가 요청을 참조하세요.

Amazon SageMaker AI 콘솔에서 시작

Amazon SageMaker AI 콘솔에서 Studio를 시작하려면 다음 절차를 완료합니다.

  1. https://console.aws.amazon.com/sagemaker/에서 Amazon SageMaker AI 콘솔을 엽니다.

  2. 왼쪽 탐색 창에서 Studio를 선택합니다.

  3. Studio 랜딩 페이지에서 Studio를 시작할 도메인 및 사용자 프로필을 선택합니다.

  4. 스튜디오 열기를 선택합니다.

  5. Studio를 시작하려면 개인 Studio 시작을 선택합니다.

를 사용하여 시작 AWS CLI

이 섹션에서는를 사용하여 Studio를 시작하는 방법을 보여줍니다 AWS CLI. 를 사용하여 Studio에 액세스하는 절차는 도메인에서 AWS Identity and Access Management (IAM) 인증 또는 AWS IAM Identity Center 인증을 사용하는지 여부에 AWS CLI 따라 달라집니다. 도메인에서 IAM 인증을 사용할 때 AWS CLI 를 사용하여 미리 서명된 도메인 URL을 생성하여 Studio를 시작할 수 있습니다. IAM Identity Center 인증과 함께 Studio 시작에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker AI에 사용자 지정 설정 사용 섹션을 참조하세요.

Studio가 기본 환경인 경우 다음 코드 스니펫은 미리 서명된 도메인 URL을 사용하여 AWS CLI 로부터 Studio를 시작하는 방법을 보여줍니다. 자세한 내용은 create-presigned-domain-url을 참조하세요.

aws sagemaker create-presigned-domain-url \
--region region \
--domain-id domain-id \
--user-profile-name user-profile-name \
--session-expiration-duration-in-seconds 43200

다음 코드 스니펫 조각은 Studio Classic이 기본 환경인 경우 미리 서명된 도메인 URL을 사용하여 AWS CLI 에서 Studio를 시작하는 방법을 보여줍니다. 자세한 내용은 create-presigned-domain-url을 참조하세요.

aws sagemaker create-presigned-domain-url \
--region region \
--domain-id domain-id \
--user-profile-name user-profile-name \
--session-expiration-duration-in-seconds 43200 \
--landing-uri studio::