오늘 우리는 단순화된 빠른 설치 경험을 해보세요 아마존 세이지 메이커. 이 새로운 기능을 통해 개별 사용자는 아마존 세이지 메이커 스튜디오 몇 분 안에 기본 사전 설정이 적용됩니다.
SageMaker Studio는 기계 학습(ML)을 위한 통합 개발 환경(IDE)입니다. ML 실무자는 단일 통합 시각적 인터페이스 내에서 데이터 준비부터 ML 모델 구축, 교육 및 배포에 이르기까지 모든 ML 개발 단계를 수행할 수 있습니다. 또한 몇 번의 클릭만으로 배포할 수 있는 대규모 모델 컬렉션과 사전 구축된 솔루션에 액세스할 수 있습니다.
SageMaker Studio 또는 다음과 같은 기타 개인 앱을 사용하려면 Amazon SageMaker 캔버스, 또는 협력하기 위해 공유 공간, AWS 고객은 먼저 SageMaker 도메인. SageMaker 도메인은 연결된 도메인으로 구성됩니다. 아마존 탄성 파일 시스템 (Amazon EFS) 볼륨, 승인된 사용자 목록 및 다양한 보안, 애플리케이션, 정책 및 아마존 가상 프라이빗 클라우드 (Amazon VPC) 구성. 사용자가 SageMaker 도메인에 등록되면 앱을 시작하는 데 사용할 수 있는 사용자 프로필이 할당됩니다. 사용자 인증은 다음을 통해 가능합니다. AWS IAM 자격 증명 센터 (AWS Single Sign-On의 후속 제품) 또는 AWS 자격 증명 및 액세스 관리 (나는).
SageMaker 도메인 및 관련 사용자 프로필을 설정하려면 IAM 역할, 도메인, 인증 및 VPC의 개념을 이해하고 여러 구성 단계를 거쳐야 합니다. 이러한 구성 단계를 완료하기 위해 데이터 과학자와 개발자는 일반적으로 SageMaker Studio를 프로비저닝하고 올바른 가드레일을 설정하는 IT 관리 팀과 협력합니다.
고객들은 온보딩 프로세스에 때때로 시간이 많이 걸려 데이터 과학자와 ML 팀이 SageMaker Studio를 시작하는 데 시간이 걸릴 수 있다고 말했습니다. 우리는 온보딩 경험을 듣고 단순화했습니다!
단순화된 Quick Studio 설정 소개
SageMaker의 새로운 Quick Studio 설정 환경은 개별 사용자가 SageMaker Studio를 쉽게 설정하고 관리할 수 있는 새로운 온보딩 및 관리 환경을 제공합니다. 데이터 과학자와 ML 관리자는 클릭 한 번으로 몇 분 만에 SageMaker Studio를 설정할 수 있습니다. SageMaker는 IAM 역할, IAM 인증 및 퍼블릭 인터넷 모드 설정을 포함하여 기본 사전 설정을 사용하여 SageMaker 도메인 프로비저닝을 관리합니다. ML 관리자는 생성된 도메인에 대한 SageMaker Studio 설정을 변경하고 언제든지 UI를 추가로 사용자 정의할 수 있습니다. 어떻게 작동하는지 살펴보겠습니다.
사전 조건
Quick Studio 설정을 사용하려면 다음이 필요합니다.
- AWS 계정
- SageMaker 도메인을 설정하는 데 필요한 리소스를 생성할 권한이 있는 IAM 역할
Quick Studio 설정 옵션 사용
새로운 사용자가 SageMaker Studio에 액세스하려는 시나리오에 대해 논의해 보겠습니다. 사용자 경험에는 다음 단계가 포함됩니다.
- AWS 계정에서 SageMaker 콘솔로 이동하여 다음을 선택합니다. 단일 사용자를 위한 설정.
SageMaker가 SageMaker 도메인 준비를 시작합니다. 이 프로세스는 일반적으로 몇 분 정도 걸립니다. 새 도메인 이름 앞에는 QuickSetupDomain-
.
SageMaker 도메인이 준비되면 화면에 "SageMaker 도메인이 준비되었습니다"라는 알림이 나타나고 도메인 아래의 사용자 프로필도 성공적으로 생성됩니다.
- 왼쪽 메뉴에서 실행 생성된 사용자 프로필 옆에 있는 Studio.
이 사용자 프로필에 대해 SageMaker Studio가 처음으로 실행되기 때문에 SageMaker는 몇 분 정도 걸리는 새로운 JupyterServer 앱을 생성합니다.
몇 분 후에 Studio IDE가 로드되고 SageMaker Studio 홈 페이지가 표시됩니다.
Quick Studio 설정의 구성 요소
Quick Studio 설정을 사용할 때 SageMaker는 다음 리소스를 생성합니다.
- SageMaker Studio를 사용하기 위한 적절한 권한이 있는 새로운 IAM 역할, 아마존 단순 스토리지 서비스 (Amazon S3) 및 SageMaker Canvas. 사용 사례 또는 개인별 요구 사항에 따라 언제든지 생성된 IAM 역할의 권한을 수정할 수 있습니다.
- 접두사가 붙은 또 다른 IAM 역할
AmazonSagemakerCanvasForecastRole-
, SageMaker Canvas 시계열 예측 기능에 대한 권한을 활성화합니다. - SageMaker Studio 도메인 및 고유한 이름을 가진 도메인에 대한 사용자 프로필. IAM이 인증 모드로 사용됩니다. 생성된 IAM 역할은 도메인 및 사용자 프로필에 대한 기본 SageMaker 실행 역할로 사용됩니다. 기본적으로 활성화되어 있는 SageMaker Studio 및 SageMaker Canvas와 같이 사용 가능한 모든 개인 앱을 시작할 수 있습니다.
- SageMaker Studio의 파일 시스템 역할을 하는 EFS 볼륨. Amazon EFS 외에도 접두사가 있는 새로운 S3 버킷
sagemaker-studio-
노트북 공유를 위해 만들어졌습니다.
SageMaker Studio는 기본 VPC 및 관련 서브넷도 사용합니다. 기본 VPC가 없거나 기본 VPC에 서브넷이 없으면 연결된 서브넷이 있는 기존 VPC 중 하나가 선택됩니다. VPC가 없으면 사용자에게 Amazon VPC 콘솔에서 VPC를 생성하라는 메시지가 표시됩니다. 모든 서브넷이 포함된 VPC는 Amazon EFS를 설정하는 데 사용됩니다.
결론
이제 클릭 한 번으로 SageMaker Studio를 시작할 수 있습니다. 개별 사용자를 위한 Quick Studio 설정은 다음에서 사용할 수 있습니다. 현재 SageMaker를 사용할 수 있는 모든 AWS 상용 리전.
SageMaker 콘솔에서 이 새로운 기능을 사용해 보고 의견을 알려주세요. 우리는 항상 여러분의 피드백을 기다리고 있습니다! 일반적인 AWS Support 연락처를 통해 보내거나 다음 사이트에 게시할 수 있습니다. AWS 포럼 SageMaker용.
저자 소개
비케시 판 데이 AWS의 기계 학습 전문가 솔루션 아키텍트로서 금융 산업 고객이 생성 AI 및 ML을 기반으로 솔루션을 설계하고 구축할 수 있도록 지원합니다. Vikesh는 업무 외 시간에 다양한 요리를 시도하고 야외 스포츠를 즐깁니다.
아나스타샤 체벨레카 AWS의 기계 학습 및 AI 전문가 솔루션 아키텍트입니다. 그녀는 EMEA 고객과 협력하여 고객이 AWS 서비스를 사용하여 대규모 기계 학습 솔루션을 설계하도록 돕습니다. 그녀는 자연어 처리(NLP), MLOps, 로우 코드/노코드 도구를 포함한 다양한 도메인의 프로젝트에 참여했습니다.
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- 출처: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-simplifies-the-amazon-sagemaker-studio-setup-for-individual-users/
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