Amazon SageMaker, 새로운 객체 지향 SDK인 sagemaker-core 도입

게시된 날짜: 2024년 9월 3일

Amazon SageMaker는 TrainingJob, Model 및 Endpoint 리소스 클래스와 같은 SageMaker 리소스와 상호 작용할 수 있는 객체 지향 인터페이스를 제공하는 새로운 Python SDK인 sagemaker-core를 발표했습니다. sagemaker-core의 리소스 채이닝 기능을 사용하면 개발자가 리소스 객체를 파라미터로 전달할 수 있으므로 복잡한 파라미터를 수동으로 지정할 필요가 없습니다. 또한 이 SDK는 리소스 상태 전환 및 폴링 로직과 같은 하위 수준의 세부 정보를 추상화합니다. SageMaker API와 완전한 패리티를 구현하므로 개발자가 SDK를 통해 모든 SageMaker 기능을 직접 활용할 수 있습니다. 그 외에 주요 사용성 개선 사항으로는 인기 있는 IDE의 자동 코드 완성, 포괄적인 설명서, 유형 힌트가 있습니다.

sagemaker-core의 전용 리소스 클래스는 사용 가능한 기능에 대한 직관적인 객체 지향 보기를 제공하여 개발자의 인지적 부하를 줄이고 복잡한 파라미터 구조를 관리해야 할 필요성을 최소화합니다. 포괄적인 설명서와 유형 힌트를 통해 개발자는 복잡한 API 설명서를 탐색할 필요 없이 오류를 줄이면서 코드를 더 빠르게 작성할 수 있습니다. 리소스 상태 관리가 자동으로 처리되므로 개발자는 하위 수준의 리소스 모니터링 작업에 얽매이지 않고 기계 학습 모델을 구축하고 배포하는 데 집중할 수 있습니다. 지능형 기본값과 함께 사용할 경우 sagemaker-core는 공통 파라미터를 반복적으로 지정해야 하는 부담을 덜어줍니다. 이러한 기능의 결합으로 코드의 가독성과 유지 관리가 용이해지며 개발자 생산성이 향상됩니다.

시작하려면 예제 노트북 및 기술 설명서를 확인하세요. SageMaker 커뮤니티에 Sagemaker-core를 소개하게 됨 점을 기쁘게 생각하며 이를 더욱 개선하는 데 여러분의 기여를 기대합니다.