게시된 날짜: Aug 2, 2023
기계 학습(ML)용 완전 통합 개발 환경(IDE)인 Amazon SageMaker Studio에서는 데이터 과학자와 ML 실무자가 데이터 준비에서 모델 구축, 훈련, 튜닝, 배포에 이르는 엔드 투 엔드 기계 학습 워크플로를 수행할 수 있습니다. 2023년 5월, AWS는 가장 인기 있는 기계 학습 라이브러리를 포함하는 사전 빌드된 도커 이미지인 SageMaker Distribution을 JupyterCon에서 오픈 소스 프로젝트로 출시했습니다. 오늘, AWS는 Amazon SageMaker Studio에서 SageMaker Distribution을 지원한다고 발표했습니다.
SageMaker Distribution을 사용하면 기계 학습 실무자가 ML 개발을 빠르게 시작할 수 있습니다. 사전 빌드된 도커 컨테이너에는 PyTorch, TensorFlow 및 Keras와 같은 딥 러닝 프레임워크, numpy, scikit-learn 및 pandas와 같은 인기 있는 python 패키지, Jupyter Lab과 같은 IDE를 비롯하여 18개의 널리 사용되는 라이브러리가 함께 제공됩니다. 설치된 이러한 라이브러리 및 패키지의 버전은 서로 호환됩니다. SageMaker Distribution 이미지를 사용하여 SageMaker 훈련 작업을 실행할 수도 있으므로 고객은 이제 Studio 노트북과 SageMaker 훈련에서 동일한 런타임을 사용하여 로컬 실험에서 배치 실행으로 원활하게 전환할 수 있습니다.
SageMaker Distribution은 현재 SageMaker Studio가 제공되는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 이제 ECR 갤러리 또는 GitHub를 통해 액세스하여 SageMaker Distribution을 시작할 수 있습니다. 자세한 내용은 블로그 게시물 및 SageMaker 설명서를 참조하세요.