Amazon SageMaker Studio – 웹 기반 인터페이스, 코드 편집기, 유연한 작업 공간 추가

이제 개선된 Amazon SageMaker Studio 환경을 발표합니다! 새 SageMaker Studio 웹 기반 인터페이스는 더 빠르게 로드되며, IDE 선택에 관계없이 기본 통합 개발 환경(IDE)과 SageMaker 리소스 및 도구에 대한 일관된 액세스를 제공합니다. JupyterLab 및 RStudio 외에도 SageMaker Studio에는 이제 Code-OSS(Visual Studio Code 오픈 소스) 기반의 완전 관리형 코드 편집기가 포함되어 있습니다.

코드 편집기와 JupyterLab은 모두 유연한 워크스페이스를 사용하여 시작할 수 있습니다. 스페이스를 사용하면 언제 어디서나 IDE의 컴퓨팅 및 스토리지를 스케일 업 및 스케일 다운하고, 런타임 환경을 사용자 지정하고, 코딩을 일시 중지했다가 재개할 수 있습니다. 이러한 스페이스는 여러 개 가동할 수 있으며, 각 스페이스는 컴퓨팅, 스토리지 및 런타임의 다양한 조합으로 구성됩니다.

SageMaker Studio에는 이제 간소화된 온보딩 및 관리 환경이 제공되어 개별 사용자와 엔터프라이즈 관리자가 모두 몇 분 안에 시작할 수 있습니다. 이러한 주요 사항 중 일부를 간단히 살펴보겠습니다.

신규 SageMaker Studio 웹 기반 인터페이스
새 SageMaker Studio 웹 기반 인터페이스는 기본 IDE를 시작하고 SageMaker 도구에 액세스하여 모델을 구축, 훈련, 튜닝 및 배포하기 위한 명령 센터로 작동합니다. 이제 SageMaker Studio에서 SageMaker 훈련 작업 및 엔드포인트를 확인하고 SageMaker JumpStart를 통해 파운데이션 모델(FM)에 액세스할 수 있습니다. 또한 SageMaker Studio를 더 이상 수동으로 업그레이드할 필요가 없습니다.

새 Code-OSS 기반 코드 편집기(Visual Studio Code 오픈 소스)
데이터 과학자나 기계 학습(ML) 전문가는 이제 SageMaker Studio에 로그인하여 브라우저에서 직접 Code Editor를 시작할 수 있습니다. 코드 편집기를 사용하면 AWS에서 애플리케이션을 개발하고 배포하기 위해 Open VSX 레지스트리 및 사전 구성된 AWS Toolkit for Visual Studio Code에서 수천 개의 VS Code 호환 확장에 액세스할 수 있습니다. 또한 Amazon CodeWhisperer와 Amazon CodeGuru에서 제공하는 인공 지능(AI) 기반 코딩 도우미 및 보안 스캔 도구를 사용할 수 있습니다.

유연한 워크스페이스에서 코드 편집기 및 JupyterLab 시작
코드 편집기와 JupyterLab은 모두 스페이스를 생성하는 사용자만 액세스할 수 있는 프라이빗 스페이스를 사용하여 시작할 수 있습니다. 이 유연한 워크스페이스는 더 빠르고 효율적인 코딩 환경을 제공하도록 설계되었습니다.

스페이스는 인기 있는 ML 프레임워크와 Python 패키지가 포함된 SageMaker 배포로 사전 구성되어 제공됩니다. AI 기반 코딩 도우미 및 보안 도구를 사용하여 코드를 빠르게 생성, 디버깅, 설명 및 리팩터링할 수 있습니다.

또한 SageMaker Studio에는 개선된 협업 환경이 제공됩니다. 기본 제공 Git 통합을 사용하여 코드를 공유하고 버전을 관리하거나 Amazon EFS를 사용하여 사용자 고유의 공유 파일 스토리지를 가져와 여러 사용자 또는 팀에서 협업 파일 시스템에 액세스할 수 있습니다.

간소화된 사용자 온보딩 및 관리
재설계된 설정 및 온보딩 워크플로를 사용하면 이제 SageMaker Studio 도메인을 몇 분 안에 설정할 수 있습니다. 개별 사용자는 이제 도메인이나 AWS IAM 역할에 대해 알아볼 필요 없이 원클릭 환경을 통해 기본 사전 설정을 사용하여 SageMaker Studio를 시작할 수 있습니다.

엔터프라이즈 관리자는 단계별 지침을 통해 올바른 인증 방법을 선택하고, 타사 ID 제공업체에 연결하고, 네트워킹 및 보안 구성을 통합하고, 세분화된 액세스 정책을 구성하고, SageMaker Studio에서 활성화할 올바른 애플리케이션을 선택할 수 있습니다. 또한 설정은 언제든지 업데이트할 수 있습니다.

시작하려면 SageMaker 콘솔로 이동하여 단일 사용자 설정 또는 조직 설정을 선택합니다.

단일 사용자 설정은 기본 사전 설정을 사용하여 SageMaker Studio 도메인 배포를 시작하며 몇 분 내에 준비됩니다. 조직 설정은 구성을 단계별로 안내합니다. 클래식 SageMaker Studio 환경을 계속 사용하거나 새 환경 탐색을 시작할 수도 있습니다.

정식 출시
새 Amazon SageMaker Studio 환경은 현재 SageMaker Studio를 사용할 수 있는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 지금부터 새 SageMaker Studio 도메인은 기본적으로 새 웹 기반 인터페이스로 설정됩니다. 기존 설정이 있고 새 환경 사용을 시작하려면 SageMaker 개발자 가이드에서 기존 도메인을 마이그레이션하는 방법에 대한 지침을 확인하세요.

한번 사용해 보시고 여러분의 의견을 알려주세요. 피드백은 Amazon SageMaker Studio에 대한 AWS re:Post로 보내거나 일반적인 AWS 문의를 통해 보낼 수 있습니다.

지금 Amazon SageMaker Studio를 사용하여 ML 프로젝트 구축을 시작하세요!

– Antje