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# (보관됨) SageMaker 모델 병렬 처리 라이브러리 v1.x
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**중요**  
2023년 12월 19일부터 SageMaker 모델 병렬 처리(SMP) 라이브러리 v2가 릴리스됩니다. SMP 라이브러리 v2에 유리하게, SMP v1 기능은 향후 릴리스에서 더 이상 지원되지 않습니다. 다음 섹션 및 주제는 보관되어 있으며 SMP 라이브러리 v1 사용에 따라 다릅니다. SMP 라이브러리 v2 사용에 대한 자세한 내용은 [SageMaker 모델 병렬 처리 라이브러리 v2](model-parallel-v2.md) 섹션을 참조하세요.

Amazon SageMaker AI의 모델 병렬 라이브러리를 사용하여 GPU 메모리 제한 때문에 훈련하기 어려운 대규모 딥 러닝(DL) 모델을 훈련시킵니다. 이 라이브러리는 한 모델을 여러 GPU 및 인스턴스로 자동으로, 그리고 효율적으로 분할합니다. 이 라이브러리를 사용하면 수십억 개 또는 수조 개의 파라미터를 포함하는 대규모 DL 모델을 효율적으로 훈련시켜 목표 예측 정확도를 더 빨리 달성할 수 있습니다.

이 라이브러리를 사용하면 코드 변경을 최소화하면서 사용자 고유의 TensorFlow 모델 및 PyTorch 모델을 여러 GPU와 여러 노드로 자동 분할할 수 있습니다. SageMaker Python SDK로 이 라이브러리의 API에 액세스할 수 있습니다.

다음 섹션들을 사용하여 모델 병렬 처리 및 SageMaker 모델 병렬 라이브러리에 대해 자세히 알아보세요. 이 라이브러리의 API 설명서는 *SageMaker Python SDK v2.199.0 설명서*의 [분산 훈련 API](https://sagemaker.readthedocs.io/en/v2.199.0/api/training/smd_model_parallel.html)에 수록되어 있습니다.

**Topics**
+ [모델 병렬 처리 소개](model-parallel-intro.md)
+ [지원되는 프레임워크 및 AWS 리전](distributed-model-parallel-support.md)
+ [SageMaker 모델 병렬화 라이브러리의 핵심 기능](model-parallel-core-features.md)
+ [모델 병렬 처리를 사용하여 SageMaker 분산 훈련 작업 실행](model-parallel-use-api.md)
+ [모델 병렬 처리를 이용한 모델 체크포인트 지정 및 미세 조정](distributed-model-parallel-checkpointing-and-finetuning.md)
+ [Amazon SageMaker AI 모델 병렬화 라이브러리 v1 예시](distributed-model-parallel-examples.md)
+ [SageMaker 분산 모델 병렬화 모범 사례](model-parallel-best-practices.md)
+ [SageMaker 분산 모델 병렬화 라이브러리 구성 팁과 함정](model-parallel-customize-tips-pitfalls.md)
+ [모델 병렬 문제 해결](distributed-troubleshooting-model-parallel.md)