게시된 날짜: Nov 30, 2022
기계 학습(ML)용 완전 통합 개발 환경(IDE)인 Amazon SageMaker Studio에서 ML 전문가는 데이터 준비, 모델 구축, 훈련, 튜닝, 배포 등 기계 학습 워크플로의 모든 단계를 수행할 수 있습니다. 여러 ML 팀이 더욱 빠르게 실시간으로 공동 작업을 진행하는 데 활용할 수 있는 SageMaker Studio의 새 기능이 오늘 발표되었습니다.
이제 사용자는 SageMaker Studio에서 공유 공간을 생성하여 같은 노트북에 실시간으로 액세스한 후 노트북을 읽고 편집 및 공유할 수 있습니다. 공유 공간의 모든 리소스는 필터링되며 태그가 지정되므로 더욱 쉽게 ML 프로젝트를 집중 진행하고 비용을 관리할 수 있습니다. 그리고 관리자는 이제 한 리전에서 여러 SageMaker 도메인을 프로비저닝하여 단일 AWS 계정 내의 여러 사업부를 구분할 수 있습니다. 마지막으로, 사용자는 이제 버전 관리 기능을 사용하는 공동 작업 지원을 위해 SageMaker 도메인이나 사용자 프로필 수준에서 제안 Git 리포지토리 URL 목록을 구성할 수 있습니다.