기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다.
중요
2023년 11월 30일부터 이전 Amazon SageMaker Studio 환경이 이제 Amazon SageMaker Studio Classic으로 지정되었습니다. 다음 섹션은 업데이트된 Studio 환경 사용에 해당합니다. Studio Classic 애플리케이션 사용에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker Studio Classic 섹션을 참조하세요.
Amazon SageMaker Studio는 ML 워크플로를 실행하기 위한 최신 웹 기반 환경입니다. Studio는 통합 개발 환경(IDE)을 제공합니다. 여기에는 Code-OSS를 기반으로 하는 코드 편집기, Visual Studio Code - Open Source, 새로운 JupyterLab 애플리케이션, RStudio 및 Amazon SageMaker Studio Classic이 포함됩니다. 자세한 내용은 Amazon SageMaker Studio에서 지원되는 애플리케이션 단원을 참조하십시오.
Studio의 새로운 웹 기반 UI는 더 빠르고 작업 및 엔드포인트를 포함한 모든 SageMaker AI 리소스에 대한 액세스를 단일 인터페이스로 제공합니다. ML 실무자는 선호하는 IDE를 선택하여 ML 개발을 가속화할 수도 있습니다. 데이터 과학자는 JupyterLab을 사용하여 데이터를 탐색하고 모델을 조정할 수 있습니다. 또한 기계 학습 작업(MLOps) 엔지니어는 Studio의 파이프라인 도구와 함께 코드 편집기를 사용하여 프로덕션에서 모델을 배포하고 모니터링할 수 있습니다.
이전 Studio 환경은 Amazon SageMaker Studio Classic으로 여전히 지원되고 있습니다. Studio Classic은 기존 고객의 기본 환경이며 Studio에서 애플리케이션으로 사용할 수 있습니다. Studio Classic에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker Studio Classic 섹션을 참조하세요. Studio Classic에서 Studio로 마이그레이션하는 방법에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker Studio Classic에서 마이그레이션 섹션을 참조하세요.
Studio는 다음과 같은 혜택을 얻을 수 있습니다.
-
시작 시간이 더 빠르고 기존 Studio Classic 애플리케이션보다 안정적인 새로운 JupyterLab 애플리케이션입니다. 자세한 내용은 SageMaker JupyterLab 섹션을 참조하세요.
-
Code-OSS, Visual Studio Code - Open Source 애플리케이션을 기반으로 하는 새 코드 편집기를 포함하여 별도의 탭에서 열리는 IDE 제품군입니다. 사용자는 전체 화면 환경에서 지원되는 IDE와 상호 작용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon SageMaker Studio에서 지원되는 애플리케이션 단원을 참조하십시오.
-
한 곳에서 모든 SageMaker AI 리소스에 액세스할 수 있습니다. Studio는 모든 애플리케이션에서 실행 중인 인스턴스를 표시합니다.
-
노트북에서 예약된 작업이든 Amazon SageMaker JumpStart에서 시작된 작업이든 관계없이 단일 뷰에서 모든 훈련 작업에 액세스할 수 있습니다.
-
Studio에서 직접 간소화된 모델 배포 워크플로 및 엔드포인트 관리 및 모니터링. SageMaker AI 콘솔에는 액세스할 필요가 없습니다.
-
도메인에 온보딩할 때 구성된 모든 애플리케이션의 자동 생성. 도메인에 온보딩에 대한 자세한 내용은 Amazon SageMaker AI 도메인 개요 섹션을 참조하세요.
-
파운데이션 모델을 검색, 가져오기, 등록, 미세 조정 및 배포할 수 있는 개선된 JumpStart 환경입니다. 자세한 내용은 SageMaker JumpStart 사전 훈련된 모델 단원을 참조하십시오.
주제
