Amazon SageMaker Studio, 이제 Hugging Face와 통합되어 클릭 한 번으로 모델 배포 및 사용자 지정 가능

게시된 날짜: 2026년 7월 6일

Amazon SageMaker Studio가 Hugging Face와의 직접 통합을 지원합니다. 이제 완전히 구성된 Studio 환경에서 단 한 번의 클릭으로 모델을 검색하고, 작업에 사용할 수 있습니다. Hugging Face에서 지원되는 모델을 선택하고 ‘Customize on SageMaker AI’ 또는 ‘Deploy on SageMaker AI’를 선택하면 모델이 미리 로드되어 바로 사용할 수 있는 해당 워크플로 페이지로 이동합니다.

이전에는 모델을 검색한 후 작업 환경으로 전환하려면 AWS Console에서 SageMaker AI를 찾고, 환경을 구성하고, 서버리스 모델 사용자 지정을 위한 IAM 권한을 설정해야 했습니다. 대부분의 경우 첫 번째 작업을 실행하기 전에 Service Quotas를 통해 GPU 할당량 증가를 요청했습니다. 이제 표준 AWS 가입 절차를 완료한 신규 고객은 서버리스 모델 사용자 지정 작업(강화 학습을 위해 사용자 지정 보상 함수로 미세 조정, 모델 평가, SageMaker 또는 Bedrock 엔드포인트에 배포 등)을 위해 사전 구성된 권한이 있는 SageMaker Studio 환경을 바로 이용할 수 있습니다. 인증된 고객은 할당량 증가 요청 없이 엔드포인트 배포, 훈련 작업, 노트북 전반에 걸쳐 G5, G6, G4dn 인스턴스에 대한 기본 GPU 액세스 권한을 받으며, 각 인스턴스 유형의 할당량 제한과 사용률 정보는 Studio 환경 내에서 바로 확인할 수 있습니다. Hugging Face 또는 SageMaker 제품 페이지에서 로그인하는 기존 고객이 자신의 환경을 선택하면, SageMaker Studio 내에서 바로 모델을 사용할 수 있는 페이지로 연결됩니다.

이 기능은 Amazon SageMaker Studio가 지원되는 모든 AWS 상용 리전에서 사용할 수 있습니다. 시작하려면 Hugging Face에서 지원되는 모델을 방문하여 ‘Customize on SageMaker AI’ 또는 ‘Deploy on SageMaker AI’를 선택하거나 SageMaker Studio 페이지에서 시작하기를 클릭하세요. 자세히 알아보려면 Amazon SageMaker 설명서의 Studio 서비스 할당량을 참조하세요.