머신러닝용 IDE: Amazon SageMaker Studio를 만져보았습니다.
5189 단어 AWSSageMakerSageMakerStudio
입문
2020년 AWS re: Invent에 아마존 SageMaker의 새로운 기능이 많이 발표된 것을 보면 아마존 SageMaker Studio를 사용할 때가 많지 않겠죠?그렇게 생각하는 사람도 있겠지.이 글에서 아마존 SageMaker Studio를 설치하고 노트북을 켜보고 싶습니다.
아마존 SageMaker 콘솔 방문
아마존 SageMaker 콘솔을 방문하여 왼쪽 메뉴에 있는 "Amazon SageMaker Studio"또는 화면 오른쪽에 있는 "SageMaker Studio"라고 적힌 주황색 단추를 누르십시오.
아마존 SageMaker Studio 도메인 만들기
SageMaker Studio의 설정 화면이 표시되면 빠른 시작 또는 표준 설정을 선택합니다.
빠른 시작 선택
빠른 시작을 선택하면 사용자 이름을 설정하고 역할 실행 드롭다운 메뉴에서 새 역할 만들기를 선택하고 S3 시간대를 선택하고 역할 만들기를 클릭한 다음 제출을 클릭합니다.
표준 설정을 선택한 경우
표준 설정을 선택하면 인증 방법 및 역할 설정 실행 화면이 표시됩니다.다음과 같이 설정합니다.
인증 방법: AWS ID 및 액세스 관리(IAM)
역할 수행: 새 역할 만들기
새 역할 만들기를 선택하면 다음 화면이 표시됩니다.S3 시간대를 선택하고 역할 만들기 를 클릭합니다.
그런 다음 네트워크 및 스토리지라고 적힌 섹션을 클릭하여 확장합니다.서브넷에서 하나 이상의 서브넷을 설정하고 최신 보내기를 클릭합니다.
사용자 등록
도메인을 만든 후 사용자를 추가합니다.사용자 추가 버튼을 클릭합니다.
사용자 이름에 원하는 이름을 입력하고 역할 실행 드롭다운 메뉴에서 방금 만든 IAM 역할(이름은 AmazonSageMaker-ExecutionRole-xxx)을 선택한 다음 제출을 클릭합니다.
아마존 SageMaker Studio 시작
사용자 등록이 완료되었습니다.SageMakerStudio 제어판 사용자 이름 오른쪽에 있는 "Studio 열기"를 클릭하면 아마존 SageMakerStudio가 브라우저의 새 탭에서 열립니다.처음에 부팅이 완료되기 전에 8분 정도 아래의 그림이 표시됩니다. 부팅하고 기다릴 것이라고 믿으십시오.
아마존 SageMaker Studio가 시작됩니다!Launcher가 표시됩니다.
새 노트북 만들기
새 노트북을 만드는 방법에는 여러 가지가 있습니다.노트북을 처음 부팅하려면 몇 분 정도 걸립니다.
Launcher에서 새 노트북 만들기
Launcher를 아래로 스크롤하면 Notebooks and compute resources라고 쓰여 있기 때문에 Select a SageMaker Image에서 사용할 커널을 선택하고 아래의 Notebook을 누르면 지정한 커널에서 새 노트북을 만들 수 있습니다.
메뉴에서 새 노트북 만들기
위에 표시된 메뉴는 File->New->Notebook에서 새 노트북을 만듭니다.Kernel 선택 화면이 표시되면 사용할 커널을 선택하고 선택을 클릭합니다.
커널을 전환하려면 노트북 상단의 커널 이름이 적힌 영역 (노란색 화살표) 을 클릭하면 커널 선택 화면이 표시됩니다.커널을 시작하는 동안 커널 이름 옆에 이름 없음이 표시됩니다.부팅이 완료되면 인스턴스의 CPU 및 메모리 정보가 표시됩니다.
표시가 Unknown에서 2vCPU+4GiB로 변경되었습니다.이제 노트북을 실행할 수 있습니다.
노트북 사용 인스턴스 유형 전환
노트북 상단에 있는 2vCPU+4GiB 섹션을 클릭하면 다음 그림과 같은 화면이 표시되어 노트북에서 사용하는 인스턴스 유형을 변경할 수 있습니다.이 그림은 짧은 시간 내에 전환할 수 있는 인스턴스 유형만 표시하지만 빠른 시작 스위치를 끄면 사용할 수 있는 모든 인스턴스 유형이 표시됩니다.인스턴스 유형을 전환하는 데 몇 분이 걸립니다.
여기에서 아마존 SageMaker Studio에서 사용할 수 있는 인스턴스 유형을 볼 수 있습니다.각 실례의 상세한 성능은 여기 에 기재되어 있다.
리소스 삭제
요금을 정지하기 위해 삭제해야 할 자원은 다음과 같다.
아마존 SageMaker 콘솔을 방문하여 왼쪽 메뉴에 있는 "Amazon SageMaker Studio"또는 화면 오른쪽에 있는 "SageMaker Studio"라고 적힌 주황색 단추를 누르십시오.
아마존 SageMaker Studio 도메인 만들기
SageMaker Studio의 설정 화면이 표시되면 빠른 시작 또는 표준 설정을 선택합니다.
빠른 시작 선택
빠른 시작을 선택하면 사용자 이름을 설정하고 역할 실행 드롭다운 메뉴에서 새 역할 만들기를 선택하고 S3 시간대를 선택하고 역할 만들기를 클릭한 다음 제출을 클릭합니다.
표준 설정을 선택한 경우
표준 설정을 선택하면 인증 방법 및 역할 설정 실행 화면이 표시됩니다.다음과 같이 설정합니다.
인증 방법: AWS ID 및 액세스 관리(IAM)
역할 수행: 새 역할 만들기
새 역할 만들기를 선택하면 다음 화면이 표시됩니다.S3 시간대를 선택하고 역할 만들기 를 클릭합니다.
그런 다음 네트워크 및 스토리지라고 적힌 섹션을 클릭하여 확장합니다.서브넷에서 하나 이상의 서브넷을 설정하고 최신 보내기를 클릭합니다.
사용자 등록
도메인을 만든 후 사용자를 추가합니다.사용자 추가 버튼을 클릭합니다.
사용자 이름에 원하는 이름을 입력하고 역할 실행 드롭다운 메뉴에서 방금 만든 IAM 역할(이름은 AmazonSageMaker-ExecutionRole-xxx)을 선택한 다음 제출을 클릭합니다.
아마존 SageMaker Studio 시작
사용자 등록이 완료되었습니다.SageMakerStudio 제어판 사용자 이름 오른쪽에 있는 "Studio 열기"를 클릭하면 아마존 SageMakerStudio가 브라우저의 새 탭에서 열립니다.처음에 부팅이 완료되기 전에 8분 정도 아래의 그림이 표시됩니다. 부팅하고 기다릴 것이라고 믿으십시오.
아마존 SageMaker Studio가 시작됩니다!Launcher가 표시됩니다.
새 노트북 만들기
새 노트북을 만드는 방법에는 여러 가지가 있습니다.노트북을 처음 부팅하려면 몇 분 정도 걸립니다.
Launcher에서 새 노트북 만들기
Launcher를 아래로 스크롤하면 Notebooks and compute resources라고 쓰여 있기 때문에 Select a SageMaker Image에서 사용할 커널을 선택하고 아래의 Notebook을 누르면 지정한 커널에서 새 노트북을 만들 수 있습니다.
메뉴에서 새 노트북 만들기
위에 표시된 메뉴는 File->New->Notebook에서 새 노트북을 만듭니다.Kernel 선택 화면이 표시되면 사용할 커널을 선택하고 선택을 클릭합니다.
커널을 전환하려면 노트북 상단의 커널 이름이 적힌 영역 (노란색 화살표) 을 클릭하면 커널 선택 화면이 표시됩니다.커널을 시작하는 동안 커널 이름 옆에 이름 없음이 표시됩니다.부팅이 완료되면 인스턴스의 CPU 및 메모리 정보가 표시됩니다.
표시가 Unknown에서 2vCPU+4GiB로 변경되었습니다.이제 노트북을 실행할 수 있습니다.
노트북 사용 인스턴스 유형 전환
노트북 상단에 있는 2vCPU+4GiB 섹션을 클릭하면 다음 그림과 같은 화면이 표시되어 노트북에서 사용하는 인스턴스 유형을 변경할 수 있습니다.이 그림은 짧은 시간 내에 전환할 수 있는 인스턴스 유형만 표시하지만 빠른 시작 스위치를 끄면 사용할 수 있는 모든 인스턴스 유형이 표시됩니다.인스턴스 유형을 전환하는 데 몇 분이 걸립니다.
여기에서 아마존 SageMaker Studio에서 사용할 수 있는 인스턴스 유형을 볼 수 있습니다.각 실례의 상세한 성능은 여기 에 기재되어 있다.
리소스 삭제
요금을 정지하기 위해 삭제해야 할 자원은 다음과 같다.
도메인을 만든 후 사용자를 추가합니다.사용자 추가 버튼을 클릭합니다.
사용자 이름에 원하는 이름을 입력하고 역할 실행 드롭다운 메뉴에서 방금 만든 IAM 역할(이름은 AmazonSageMaker-ExecutionRole-xxx)을 선택한 다음 제출을 클릭합니다.
아마존 SageMaker Studio 시작
사용자 등록이 완료되었습니다.SageMakerStudio 제어판 사용자 이름 오른쪽에 있는 "Studio 열기"를 클릭하면 아마존 SageMakerStudio가 브라우저의 새 탭에서 열립니다.처음에 부팅이 완료되기 전에 8분 정도 아래의 그림이 표시됩니다. 부팅하고 기다릴 것이라고 믿으십시오.
아마존 SageMaker Studio가 시작됩니다!Launcher가 표시됩니다.
새 노트북 만들기
새 노트북을 만드는 방법에는 여러 가지가 있습니다.노트북을 처음 부팅하려면 몇 분 정도 걸립니다.
Launcher에서 새 노트북 만들기
Launcher를 아래로 스크롤하면 Notebooks and compute resources라고 쓰여 있기 때문에 Select a SageMaker Image에서 사용할 커널을 선택하고 아래의 Notebook을 누르면 지정한 커널에서 새 노트북을 만들 수 있습니다.
메뉴에서 새 노트북 만들기
위에 표시된 메뉴는 File->New->Notebook에서 새 노트북을 만듭니다.Kernel 선택 화면이 표시되면 사용할 커널을 선택하고 선택을 클릭합니다.
커널을 전환하려면 노트북 상단의 커널 이름이 적힌 영역 (노란색 화살표) 을 클릭하면 커널 선택 화면이 표시됩니다.커널을 시작하는 동안 커널 이름 옆에 이름 없음이 표시됩니다.부팅이 완료되면 인스턴스의 CPU 및 메모리 정보가 표시됩니다.
표시가 Unknown에서 2vCPU+4GiB로 변경되었습니다.이제 노트북을 실행할 수 있습니다.
노트북 사용 인스턴스 유형 전환
노트북 상단에 있는 2vCPU+4GiB 섹션을 클릭하면 다음 그림과 같은 화면이 표시되어 노트북에서 사용하는 인스턴스 유형을 변경할 수 있습니다.이 그림은 짧은 시간 내에 전환할 수 있는 인스턴스 유형만 표시하지만 빠른 시작 스위치를 끄면 사용할 수 있는 모든 인스턴스 유형이 표시됩니다.인스턴스 유형을 전환하는 데 몇 분이 걸립니다.
여기에서 아마존 SageMaker Studio에서 사용할 수 있는 인스턴스 유형을 볼 수 있습니다.각 실례의 상세한 성능은 여기 에 기재되어 있다.
리소스 삭제
요금을 정지하기 위해 삭제해야 할 자원은 다음과 같다.
새 노트북을 만드는 방법에는 여러 가지가 있습니다.노트북을 처음 부팅하려면 몇 분 정도 걸립니다.
Launcher에서 새 노트북 만들기
Launcher를 아래로 스크롤하면 Notebooks and compute resources라고 쓰여 있기 때문에 Select a SageMaker Image에서 사용할 커널을 선택하고 아래의 Notebook을 누르면 지정한 커널에서 새 노트북을 만들 수 있습니다.
메뉴에서 새 노트북 만들기
위에 표시된 메뉴는 File->New->Notebook에서 새 노트북을 만듭니다.Kernel 선택 화면이 표시되면 사용할 커널을 선택하고 선택을 클릭합니다.
커널을 전환하려면 노트북 상단의 커널 이름이 적힌 영역 (노란색 화살표) 을 클릭하면 커널 선택 화면이 표시됩니다.커널을 시작하는 동안 커널 이름 옆에 이름 없음이 표시됩니다.부팅이 완료되면 인스턴스의 CPU 및 메모리 정보가 표시됩니다.
표시가 Unknown에서 2vCPU+4GiB로 변경되었습니다.이제 노트북을 실행할 수 있습니다.
노트북 사용 인스턴스 유형 전환
노트북 상단에 있는 2vCPU+4GiB 섹션을 클릭하면 다음 그림과 같은 화면이 표시되어 노트북에서 사용하는 인스턴스 유형을 변경할 수 있습니다.이 그림은 짧은 시간 내에 전환할 수 있는 인스턴스 유형만 표시하지만 빠른 시작 스위치를 끄면 사용할 수 있는 모든 인스턴스 유형이 표시됩니다.인스턴스 유형을 전환하는 데 몇 분이 걸립니다.
여기에서 아마존 SageMaker Studio에서 사용할 수 있는 인스턴스 유형을 볼 수 있습니다.각 실례의 상세한 성능은 여기 에 기재되어 있다.
리소스 삭제
요금을 정지하기 위해 삭제해야 할 자원은 다음과 같다.
요금을 정지하기 위해 삭제해야 할 자원은 다음과 같다.
총결산
이 글은 아마존 SageMaker Studio에서 새 노트북을 설치하는 방법을 소개했다.
아마존 SageMaker Studio에서 R이나 최신 심층 학습 프레임워크 등 자신의 환경을 사용하고 싶다면 여기 의 글을 참조하십시오.
Reference
이 문제에 관하여(머신러닝용 IDE: Amazon SageMaker Studio를 만져보았습니다.), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/mariohcat/items/d8688d2a73517a0d8e1c
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우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
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Reference
이 문제에 관하여(머신러닝용 IDE: Amazon SageMaker Studio를 만져보았습니다.), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/mariohcat/items/d8688d2a73517a0d8e1c텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념 (Collection and Share based on the CC Protocol.)