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# 노트북 작업 워크플로
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노트북 작업은 사용자 지정 코드를 실행하므로 하나 이상의 노트북 작업 단계가 포함된 파이프라인을 만들 수 있습니다. ML 워크플로에는 데이터를 사전 처리하는 처리 단계, 모델을 빌드하는 훈련 단계, 모델 평가 단계 등 여러 단계가 포함되는 경우가 많습니다. 노트북 작업은 사전 처리를 다루는 데 사용할 수 있습니다. 데이터 변환 또는 수집을 수행하는 노트북, 데이터 정리를 수행하는 EMR 단계, 훈련 단계를 시작하기 전에 입력의 특성화를 수행하는 다른 노트북 작업이 있을 수 있습니다. 노트북 작업에는 파이프라인의 이전 단계 또는 입력 노트북의 파라미터로 사용자 지정 정보가 필요할 수 있습니다. 환경 변수와 파라미터를 노트북에 전달하고 이전 단계에서 정보를 검색하는 방법을 보여주는 예시는 [노트북 단계와 정보 주고받기](create-notebook-auto-run-dag-seq.md) 섹션을 참조하세요.

또 다른 사용 사례에서는 노트북 작업 중 하나가 노트북 실행 중에 다른 노트북을 직접 호출하여 일부 작업을 수행하도록 할 수 있습니다. 이 시나리오에서는 이러한 소싱된 노트북을 노트북 작업 단계의 종속 항목으로 지정해야 합니다. 다른 노트북을 직접 호출하는 방법에 대한 자세한 내용은 [노트북 작업에서 다른 노트북 호출](create-notebook-auto-run-dag-call.md) 섹션을 참조하세요.

SageMaker AI Python SDK를 사용하여 노트북 작업을 예약하는 방법을 보여주는 샘플 노트북을 보려면 [노트북 작업 샘플 예시](https://github.com/aws/amazon-sagemaker-examples/tree/main/sagemaker-pipelines/notebook-job-step)를 참조하세요.