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Amazon SageMaker Studio
엔드 투 엔드 AI 모델 개발을 위한 단일 웹 기반 인터페이스
SageMaker Studio를 선택해야 하는 이유
Amazon SageMaker Studio는 데이터 준비부터 AI 모델 구축, 훈련, 배포 및 관리에 이르기까지 모든 AI 모델 개발 단계를 수행할 수 있는 다양한 목적별 도구를 제공합니다. 선호하는 통합 개발 환경(IDE)을 사용하여 데이터를 빠르게 업로드하고 모델을 구축할 수 있습니다. 팀 협업을 간소화하고, AI 기반 코딩 컴패니언을 사용하여 효율적으로 코딩하며, 모델을 조정 및 디버그하고, 프로덕션 환경에서 모델을 배포 및 관리하며, 워크플로를 자동화하는 모든 작업을 하나의 통합된 웹 기반 인터페이스에서 수행할 수 있습니다.
SageMaker Studio의 이점
완전관리형 클라우드 IDE 또는 로컬 IDE를 사용하여 AI 모델을 개발합니다. JupyterLab, Code-OSS(VS Code 오픈 소스) 기반 Code Editor, RStudio 등 선호하는 완전관리형 IDE를 빠르게 실행하고 니즈에 따라 기반 컴퓨팅 리소스의 규모를 동적으로 조정할 수 있습니다. 아울러, SageMaker AI의 확장 가능한 컴퓨팅 리소스를 활용하면서 로컬 Visual Studio 코드를 사용하여 AI 모델을 개발합니다.
데이터 준비부터 모델 구축, 훈련, 배포 및 관리에 이르기까지, AI 모델 개발의 각 단계를 지원하는 가장 포괄적인 도구 세트를 이용할 수 있습니다. 단계 간을 빠르게 이동하면서 모델을 미세 조정하고, 훈련 실험을 재생하며, JupyterLab, Code Editor 또는 RStudio on SageMaker AI에서 바로 분산 훈련으로 확장합니다. 워크플로에 통합된 생성형 AI 기반 도우미를 사용하여 더 빠르게 빌드해 보세요. AI 도우미는 전체 AI 모델 개발 여정에 걸쳐 노트북 환경 내에서 실시간으로 지원합니다.
웹 브라우저를 사용하여 모든 디바이스에서 SageMaker Studio를 사용할 수 있습니다. 코드와 데이터 모두 안전한 클라우드 환경 내에 보관되므로 민감한 아티팩트를 로컬 머신에 다운로드할 필요가 없습니다.
AWS 파트너의 인기 앱으로 모델 개발을 가속화해 보세요. 프로비저닝하거나 운영할 인프라가 없어도 SageMaker AI 환경의 보안 및 개인 정보 보호 내에서 원활하고 완벽하게 관리되는 환경을 사용하세요.
사용 사례
가장 포괄적인 도구를 모두 한 곳에서 제공하는 SageMaker Studio를 기반으로 엔드 투 엔드 AI 모델 개발을 통합합니다. SageMaker AI는 워크플로와 거버넌스 도구를 자동화 및 표준화하여 조직 전체의 투명성과 감사 능력을 지원하는 고성능 MLOps 도구를 제공합니다.
SageMaker Studio는 모든 데이터 분석 및 모델 워크플로를 수행할 수 있는 통합 환경을 제공합니다. Amazon EMR 클러스터를 생성하고 찾아보고 연결합니다. AWS Glue 대화형 세션을 통해 대화형 데이터 준비 및 분석 애플리케이션을 구축, 테스트 및 실행합니다. SageMaker Studio에서 바로 사용할 수 있는 Spark UI와 같은 익숙한 도구를 사용하여 Spark 작업을 모니터링하고 디버깅합니다.