게시된 날짜: Apr 14, 2021
Amazon SageMaker Studio는 기계 학습(ML)을 위한 최초의 완전 통합 개발 환경(IDE)입니다. SageMaker Studio는 데이터 준비와 모델 구축, 훈련 및 배포를 위해 필요한 모든 기계 학습 개발 단계를 수행할 수 있는 웹 기반의 단일 시각적 인터페이스를 제공합니다. 데이터 사이언티스트와 기계 학습 개발자는 한 번의 클릭으로 SageMaker Studio 노트북을 신속하게 가동하여 데이터 집합을 탐색하고 모델을 구축할 수 있습니다. 이제 사용자 지정 리소스 태그를 사용하여 사용자, 그룹, 사업부 또는 코스트 센터로 SageMaker Studio 노트북 비용을 추적하고 분류할 수 있습니다.
태그는 AWS 리소스에 할당되는 레이블입니다. 태그를 사용하면 사용자, 부서 또는 코스트 센터로 리소스를 정렬하거나 AWS 비용을 더 세부적으로 추적할 수 있습니다. 비용 할당 태그를 사용하여 AWS Cost Explorer와 AWS 비용 및 사용 보고서(AWS CUR)에서 비용을 분류할 수 있습니다. SageMaker Studio에서 도메인 액세스가 프로비저닝된 SageMaker Studio 도메인 및 사용자에게 태그를 할당할 수 있습니다. 오늘부터 SageMaker Studio에서는 사용자가 생성한 SageMaker Studio 노트북에 이러한 태그가 자동으로 복사되어 할당됩니다. 따라서 SageMaker Studio 노트북 비용을 손쉽게 추적 및 분류하고 조직의 비용 차지백 모델을 생성할 수 있습니다.
이제 Amazon SageMaker Studio가 제공되는 모든 AWS 리전에서 자동 태깅 기능을 사용할 수 있습니다. AWS CLI, AWS SDK 및 SageMaker Studio용 AWS CloudFormation 템플릿을 사용하여 SageMaker Studio 도메인 및 사용자에게 태그를 지정할 수 있습니다. SageMaker Studio에 대한 자세한 내용은 SageMaker 사용 설명서를 참조하세요.