Amazon SageMaker Studio, 서울 리전 출시
Amazon SageMaker Studio는 기계 학습 모델을 쉽게 빌드, 훈련, 디버깅, 배포 및 모니터링할 수 있게 해주는 기계 학습을 위한 웹 기반의 통합 개발 환경(IDE)입니다. Studio는 생산성을 높이는 동시에 실험에서 생산에 이르기까지 모델을 적용하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다.
단일 통합 시각적 인터페이스에서 고객은 다음 작업을 수행할 수 있습니다. 작년 AWS re:Invent에서 출시 된 후, 꾸준한 기능 개선 및 리전 확장을 통해 이번에 아시아 태평양 (서울) 리전에 출시하였습니다.
빠른 시작으로 SageMaker Studio를 만들었으면,사용자 이름을 선택 한 후 [Studio 열기]를 하면 바로 실행이 됩니다.
Amazon Sagemaker Studio는 기계 학습 개발에 필요한 모든 기능을 통합해 줍니다. 따라서, 개발자는 원클릭으로 스튜디오를 생성한 후, 단일 통합 비주얼 인터페이스 내에서 코드를 작성하고 실험하며 데이터를 시각화하고 디버깅 및 모니터링을 수행 할 수 있으므로 개발자 생산성이 크게 향상됩니다.
ML 워크플로의 모든 단계가 환경 내부에서 추적되므로 단계별로 사용자들이 직접 개입하여 단계를 복제, 조정 및 재생할 수도 있습니다. 이를 통해 개발자는 신속하게 변경 사항을 적용하고 결과를 빠르게 볼 수 있어 솔루션 출시 시간을 단축시킬 수 있습니다.
SageMaker Studio는 Jupyter Lab을 확장하여 아래와 같은 기능을 수행합니다.
- Jupyter 노트북에서 코드 작성 및 실행
- 기계 학습 모델 빌드 및 훈련
- 모델 배포 및 예측 성능 모니터링
- 기계 학습 실험의 추적 및 디버그
위의 기능들은 SageMaker의 아래 서비스와 통합되어 제공합니다.
- Amazon SageMaker Studio Notebooks
- Amazon SageMaker Studio Experiments
- Amazon SageMaker Autopilot
- Amazon SageMaker Debugger
- Amazon SageMaker Model Monitor
Amazon SageMaker Studio에 대한 자세한 설명은 아래 동영상을 참조하시면 도움이 되실 것입니다.
– Channy(윤석찬);
Leave a Reply