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# Amazon SageMaker Studio Classic 노트북은 노트북 인스턴스와 어떻게 다른가요?
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**중요**  
2023년 11월 30일부로 이전 Amazon SageMaker Studio 환경이 이제 Amazon SageMaker Studio Classic으로 이름이 변경되었습니다. 다음 섹션은 Studio Classic 애플리케이션 사용에 관해 다룹니다. 업데이트된 Studio 환경 사용에 대한 자세한 내용은 [Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md) 섹션을 참조하세요.  
Studio Classic은 기존 워크로드에 대해 유지 관리되지만 더 이상 온보딩에 사용할 수 없습니다. 기존 Studio Classic 애플리케이션만 중지하거나 삭제할 수 있으며 새 애플리케이션을 생성할 수는 없습니다. [워크로드를 새 Studio 환경으로 마이그레이션하는](studio-updated-migrate.md) 것이 좋습니다.

새 노트북을 시작할 때는 Amazon SageMaker AI 콘솔에서 노트북 인스턴스를 시작하는 대신 Amazon SageMaker Studio Classic에서 노트북을 만드는 것이 좋습니다. Studio Classic 노트북을 사용하면 다음과 같은 많은 이점이 있습니다.
+ **신속: **Studio Classic 노트북을 시작하는 것이 인스턴스 기반 노트북을 시작하는 것보다 빠릅니다. 일반적으로 인스턴스 기반 노트북보다 5\$110배 빠릅니다.
+ **간편한 노트북 공유**: 노트북 공유는 Studio Classic에 통합된 기능입니다. 사용자는 단 몇 번의 클릭만으로 노트북 코드와 이를 실행하는 데 필요한 SageMaker 이미지를 재현하는 공유 가능한 링크를 생성할 수 있습니다.
+ **최신 Python SDK: **Studio Classic 노트북은 최신 [Amazon SageMaker Python SDK](https://sagemaker.readthedocs.io/en/stable)가 사전 설치되어 제공됩니다.
+ **Studio Classic의 모든 기능 이용:** Studio Classic 내에서 Studio Classic 노트북에 액세스할 수 있습니다. 따라서 Studio Classic을 나가지 않고 모델을 빌드, 훈련, 디버깅, 추적 및 모니터링할 수 있습니다.
+ **영구 사용자 디렉터리:** Studio 팀의 각 팀원은 자신의 노트북 및 기타 파일을 저장할 수 있는 자체 홈 디렉터리를 갖습니다. 디렉터리는 시작 시 모든 인스턴스와 커널에 자동으로 탑재되므로 노트북과 기타 파일을 항상 사용할 수 있습니다. 홈 디렉터리는 Amazon Elastic File System(Amazon EFS)에 저장되므로 다른 서비스에서 액세스할 수 있습니다.
+ **직접 액세스:** IAM Identity Center를 사용하는 경우 고유한 URL을 통해 IAM Identity Center ID를 사용하여 Studio Classic에 직접 액세스할 수 있습니다. 노트북을 실행 AWS Management Console 하기 위해와 상호 작용할 필요가 없습니다.
+ **최적화된 이미지:** Studio Classic 노트북에는 사전 정의된 SageMaker 이미지 설정 세트가 탑재되어 있어 보다 빠르게 시작할 수 있습니다.

**참고**  
Studio Classic 노트북은 *로컬 모드*를 지원하지 않습니다. 그러나 노트북 인스턴스를 사용하여 데이터세트의 샘플을 로컬에서 훈련시킨 다음 Studio Classic 노트북에서 동일한 코드를 사용하여 전체 데이터세트를 훈련시킬 수 있습니다.

SageMaker Studio Classic에서 노트북을 열 때 보기는 JupyterLab 인터페이스의 확장입니다. 주요 기능은 동일하므로 Jupyter Notebook 및 JupyterLab의 일반적인 기능을 찾을 수 있습니다. Studio Classic 인터페이스에 대한 자세한 내용은 [Amazon SageMaker Studio Classic UI 개요](studio-ui.md) 섹션을 참조하세요.