게시된 날짜: Oct 27, 2020
Amazon SageMaker Studio는 기계 학습(ML)을 위한 최초의 완전 통합 개발 환경(IDE)입니다. 데이터 사이언티스트와 개발자는 한 번의 클릭으로 SageMaker Studio 노트북을 신속하게 가동하여 데이터 세트를 탐색하고 모델을 빌드할 수 있습니다. 오늘부터 자체 이미지에 SageMaker Studio 노트북을 시작할 수 있습니다.
SageMaker Studio 노트북은 인기 있는 데이터 과학 및 ML 프레임워크에 대한 기본 제공 이미지 집합, 그리고 노트북 실행을 위한 컴퓨팅 옵션을 제공합니다. 기본 제공 SageMaker 이미지에는 Amazon SageMaker Python SDK 및 커널이라고도 하는 백엔드 런타임 프로세스의 최신 버전이 포함됩니다. 오늘부터 사용자 지정 기본 제공 이미지 및 커널을 등록할 수 있으며, SageMaker Studio 도메인을 공유하는 모든 사용자가 이를 사용할 수 있습니다. SageMaker에서 제공하는 예제 Docker 파일 중 하나를 복제 및 확장하여 시작하거나, 완전히 새로운 자체 이미지를 빌드하여 시작할 수 있습니다.
Tensorflow, MxNet, PyTorch 등 인기 있는 ML 프레임워크의 특정 버전을 사용하여 노트북을 가동할 수 있습니다. R, Julia 및 Scala와 같은 IPython 이외의 커널을 사용할 수 있습니다. 또한 독점 패키지 및 라이브러리로 노트북 환경을 사용자 지정하여 훈련 스크립트를 실행하거나, 데이터 레이크 또는 온프레미스 데이터 스토어에 대한 액세스를 활성화할 수 있습니다. 이제 이 기능은 Amazon SageMaker Studio를 사용할 수 있는 모든 AWS 리전에서 지원됩니다. 시작하려면 다음 리소스 목록을 참조하십시오.