JupyterLab
완전관리형 JupyterLab을 몇 초 만에 시작할 수 있습니다. 노트북, 코드 및 데이터를 위한 최신 웹 기반 대화형 개발 환경을 사용합니다. 유연하고 확장 가능한 인터페이스를 통해 기계 학습(ML) 워크플로를 쉽게 구성할 수 있습니다. 코드 생성, 문제 해결, ML 개발을 가속화하기 위한 전문가 지침에 대해 AI 기반 지원을 모두 노트북 환경에서 제공받을 수 있습니다.
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Code-OSS 기반 코드 편집기
가볍고 강력한 코드 편집기를 사용하고, 익숙한 단축키, 터미널, 디버거 및 리팩터링 도구로 생산성을 높입니다. Open VSX 확장 프로그램 갤러리에서 제공되는 수천 개의 Visual Studio Code 호환 확장 프로그램 중에서 원하는 프로그램을 선택하여 개발 환경을 개선합니다. GitHub 리포지토리를 통해 버전 관리 제어 및 팀 간 협업을 지원합니다. 사전 구성된 SageMaker AI Distribution과 함께 가장 인기 있는 ML 프레임워크를 즉시 사용할 수 있습니다. AWS Toolkit for Visual Studio Code를 통해 AWS 서비스와 원활하게 통합됩니다. 일례로 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)와 Amazon Redshift 같은 AWS 데이터 소스에 대한 액세스가 기본적으로 지원됩니다. 또한 Amazon Q Developer가 지원하는 채팅 기반 인라인 코드 제안을 통해 코딩 효율성을 높일 수 있습니다.
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RStudio
완전관리형 통합 개발 환경(IDE) for R을 콘솔, 직접 코드 실행을 지원하는 구문 강조 표시 편집기, 플로팅, 기록, 디버깅 및 워크스페이스 관리를 위한 도구와 함께 사용할 수 있습니다. devtools, tidyverse, shiny, rmarkdown과 같은 사전 구성된 R 패키지를 사용하여 인사이트를 생성하고 RStudio Connect를 사용하여 이를 게시할 수 있습니다. RStudio, JupyterLab 및 Code Editor IDE for R/Python 배포 환경 내에서 원활하게 전환할 수 있습니다.
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FM 액세스 및 평가
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대규모 데이터 준비
데이터 엔지니어링, 분석 및 ML을 위한 통합 환경을 통해 데이터 워크플로를 간소화할 수 있습니다. Amazon EMR 및 AWS Glue 서버리스 Spark 환경을 사용하여 Spark 작업을 대화형으로 실행하고 Spark UI를 사용하여 작업을 모니터링할 수 있습니다. 기본 제공되는 데이터 준비 기능을 사용하여 데이터를 시각화하고, 데이터 품질 문제를 식별하고, 권장 솔루션을 적용하여 데이터 품질을 개선하세요. 몇 단계만 거치면 노트북을 하나의 작업으로 예약하여 데이터 준비 워크플로를 신속하게 자동화할 수 있습니다. ML 모델 특성을 중앙 특성 스토어에서 저장, 공유, 관리할 수 있습니다.
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최적화된 성능으로 모델을 빠르게 훈련
Amazon SageMaker AI는 모델 성능을 최적화하는 고성능 분산 훈련 라이브러리와 기본 도구를 제공합니다. 모델을 프로덕션에 배포하기 전에 자동으로 모델을 튜닝하고 성능 문제를 시각화 및 수정할 수 있습니다.
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최적화된 추론 성능과 비용으로 모델 배포
다양한 ML 인프라 및 배포 옵션을 사용하여 모델을 배포하면 ML 추론 요구 사항을 충족하는 데 도움이 됩니다. SageMaker AI는 완전관리형이고 MLOps 도구와 통합되므로, 모델 배포 규모를 조정하고, 추론 비용을 줄이고, 프로덕션 환경에서 모델을 보다 효과적으로 관리하며, 운영 부담을 줄일 수 있습니다.
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고성능 프로덕션 ML 모델 제공
SageMaker AI는 ML 수명 주기 전반에 걸쳐 문서화 프로세스를 자동화, 표준화 및 간소화하는 데 도움이 되도록 특별히 설계된 MLOps 및 거버넌스 도구를 제공합니다. SageMaker AI MLOps 도구를 사용하면 프로덕션 환경에서 모델 성능을 유지하면서 대규모로 ML 모델을 손쉽게 훈련 및 테스트하고, 문제를 해결하며, 배포 및 관리할 수 있습니다.
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생성형 AI 기반 지원 받기
JupyterLab과 Code Editor에서 Amazon Q Developer가 제공하는 AI 지원을 통해 ML 개발 속도를 높이세요. Amazon Q Developer 인라인 코드 제안 및 채팅 기반 지원을 사용해 필요에 따라 사용 방법 안내, 코딩 지원 및 문제 해결 단계를 제공받을 수 있습니다. 간편하게 사용할 수 있는 이 강력한 도구를 사용하면 빠르게 시작하고 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
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ML 및 생성형 AI 개발 가속화
AWS 파트너의 AI 앱을 이제 Amazon SageMaker AI 및 Amazon SageMaker Unified Studio에서 사용할 수 있습니다. SageMaker 내에서 이러한 AI 앱을 찾고, 배포하고, 사용할 수 있습니다. 프로비저닝하거나 운영할 인프라가 없는 완벽한 관리형 환경을 제공합니다. 이 모든 것이 SageMaker 환경의 보안 및 개인 정보 보호 기능 내에서 가능합니다.
Amazon SageMaker 파트너 AI 앱에 대해 자세히 알아보기
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