게시된 날짜: Jun 6, 2022
Amazon SageMaker에는 데이터 탐색 및 기계 학습(ML) 모델 구축을 위해 완전관리형 노트북을 스핀업하는 두 가지 옵션이 포함되어 있습니다. 첫 번째 옵션은 기계 학습을 위한 완전 통합 개발 환경(IDE)인 Amazon SageMaker Studio 내에서 액세스 가능한 빠르게 시작할 수 있는 협업 노트북입니다. Studio에서 노트북을 빠르게 시작하고, 작업을 중단하지 않고도 기본 컴퓨팅 리소스를 쉽게 확장 또는 축소하고, 클릭 몇 번으로 노트북을 링크로 공유할 수도 있습니다. 노트북 생성 외에도 Studio의 단일 창에서 모든 기계 학습 개발 단계를 수행하여 모델을 구축, 훈련, 디버깅, 추적, 배포, 모니터링할 수 있습니다. 두 번째 옵션은 클라우드에서 노트북을 실행하는 단일 완전관리형 기계 학습 컴퓨팅 인스턴스인 Amazon SageMaker 노트북 인스턴스로, 고객이 노트북 구성을 더 효과적으로 제어할 수 있도록 합니다. 오늘, SageMaker에서 기계 학습 모델을 구축하는 데이터 사이언티스트 및 개발자의 생산성을 높일 수 있는 SageMaker Studio 및 SageMaker 노트북 인스턴스에 이제 JupyterLab 3이 포함된다는 것을 발표하게 되어 기쁩니다.
이번 업데이트를 통해 이제 코드 작성, 리팩터링, 디버깅을 위한 개발자 도구와 최신 오픈 소스 JupyterLab 확장에 대한 지원이 제공되는 최신 대화형 개발 환경(IDE)을 사용할 수 있습니다. 통합 디버거를 사용하면 변수를 검사하고 중단점을 단계적으로 통과하면서 데이터 과학 및 기계 학습(ML) 코드를 대화형으로 구축할 수 있습니다. 또한 언어 서버 확장 프로그램을 사용하면 탭 완성, 구문 강조 표시, 참조로 이동, 노트북 및 모듈 전체에서 변수 이름 변경과 같은 최신 IDE 기능을 활성화할 수 있으므로, 생산성을 훨씬 더 높일 수 있습니다. 이 블로그 게시물에서 이번 런칭에 대한 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.
이 새로운 기능은 이제 SageMaker Studio 및 SageMaker 노트북 인스턴스가 제공되는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 자세히 알아보려면 SageMaker Studio 노트북 사용 설명서 및 SageMaker 노트북 인스턴스 사용 설명서를 참조하세요.