게시된 날짜: Apr 25, 2023

Amazon SageMaker Python SDK는 Amazon SageMaker에서 기계 학습 모델을 훈련 및 배포하기 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. 이제 데이터 사이언티스트는 SageMaker Python SDK를 통해 최소한의 코드만 변경하면 선호하는 IDE 및 로컬 노트북에서 작성한 로컬 ML 코드 및 관련 런타임 종속성을 대규모 ML 모델 훈련 작업으로 실행할 수 있습니다.

즉, 데이터 사이언티스트가 로컬 ML 코드에 코드 한 줄(Python 데코레이터)만 추가하면 SageMaker Python SDK가 해당 코드, 데이터 세트 및 워크스페이스 환경 설정을 가져와 SageMaker 훈련 작업으로 실행합니다. 이 데코레이터 모드에서는 처리해야 하는 사용자 지정 코드 구성 및 환경 변수 관리 작업이 감소하므로 데이터 사이언티스트가 SageMaker에서 ML 워크플로를 더 쉽게 시작할 수 있습니다. 그리고 이처럼 로컬 코드를 작업으로 변환하는 환경이 개선됨에 따라, 이제는 로컬 런타임을 자동 캡처 및 복제할 수 있으므로 컨테이너 관리에 소요되는 시간도 단축됩니다. 그러므로 데이터 사이언티스트가 프로덕션급 작업에서 로컬 환경 재생성 시간을 줄일 수 있습니다. 

이제 이 기능은 Amazon SageMaker Python SDK가 제공되는 모든 리전에서 사용할 수 있습니다. 새 기능 사용을 시작하려면 Amazon SageMaker 설명서, Amazon SageMaker Python SDK 안내서SageMaker 모델 훈련 페이지를 참조하십시오. 

관련 예제를 확인하고 로컬 코드를 훈련 작업으로 변환하는 SDK 인터페이스를 사용하는 방법을 자세히 알아보려면 ML 블로그를 참조하고 SageMaker Python SDK 리포지토리에서 샘플 노트북을 확인하십시오.