Amazon SageMaker Studio 애플리케이션에서 Amazon Q Developer 사용자 지정 - Amazon SageMaker AI
JupyterLab에서 사용자 지정Code Editor에서 사용자 지정

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Amazon SageMaker Studio 애플리케이션에서 Amazon Q Developer 사용자 지정

JupyterLab 및 Amazon SageMaker Studio의 Code Editor 애플리케이션에서 Amazon Q Developer를 사용자 지정할 수 있습니다. 사용자 지정하면 Q Developer가 코드베이스의 예시를 기반으로 제안과 답변을 제공합니다. Amazon Q Developer Pro를 사용하는 경우 해당 서비스로 생성한 모든 사용자 지정을 로드할 수 있습니다.

JupyterLab에서 사용자 지정

JupyterLab에서는 Amazon Q Developer Pro로 생성한 모든 사용자 지정을 로드할 수 있습니다. 또는 JupyterLab 스페이스에서 스페이스에 업로드하는 파일로 Q Developer를 로컬로 사용자 지정할 수 있습니다.

Amazon Q Developer Pro에서 생성한 사용자 지정을 사용하는 방법

사용자 지정을 로드하면 Q Developer는 사용자 지정을 생성하는 데 사용한 코드베이스를 기반으로 제안을 제공합니다. 또한 Amazon Q 패널에서 채팅을 사용하면 사용자 지정과 상호 작용하게 됩니다.

사용자 지정 설정에 대한 자세한 내용은 Amazon Q Developer 사용 설명서의 Customizing suggestions을 참조하세요.

사용자 지정을 로드하는 방법

JupyterLab 스페이스를 열고 다음 단계를 완료합니다.

  1. JupyterLab 하단의 상태 표시줄에서 Amazon Q를 선택합니다. 메뉴가 열립니다.

  2. 메뉴에서 기타 기능을 선택합니다. Amazon Q 기능 탭이 기본 작업 영역에서 열립니다.

  3. Amazon Q 기능 탭의 사용자 지정 선택에서 Q Developer 사용자 지정을 선택합니다.

  4. 다음 방법 중 하나로 사용자 지정과 상호 작용합니다.

    • 노트북을 생성하고 노트북에 코드를 작성합니다. 이렇게 하면 Q Developer는 사용자 지정에 따라 맞춤형 인라인 제안을 자동으로 제공합니다.

    • 다음 단계에 따라 Amazon Q 패널에서 Q Developer와 채팅합니다.

      1. JupyterLab의 왼쪽 사이드바에서 Jupyter AI 채팅 아이콘을 선택합니다. Amazon Q 패널이 열립니다.

      2. Amazon Q에 질문하기 채팅 상자를 사용하여 사용자 지정과 상호 작용합니다.

JupyterLab 스페이스의 파일로 Amazon Q Developer를 사용자 지정하는 방법

JupyterLab에서는 스페이스에 업로드하는 파일로 Q Developer를 사용자 지정할 수 있습니다. 그런 다음 Amazon Q 패널의 채팅에서 명령을 사용하여 Q Developer에 해당 파일에 대해 질문할 수 있습니다.

스페이스의 파일로 Q Developer를 사용자 지정하면 사용자 지정이 스페이스에만 존재합니다. 다른 스페이스나 Amazon Q Developer 콘솔과 같이 다른 곳에 사용자 지정을 로드할 수 없습니다.

Amazon Q Developer Pro를 사용하거나 프리 티어에서 Amazon Q Developer를 사용하는 경우 JupyterLab의 파일로 Q Developer를 사용자 지정할 수 있습니다.

파일로 사용자 지정하는 방법

JupyterLab 스페이스를 열고 다음 단계를 완료합니다.

  1. 스페이스가 필수 임베딩 모델로 구성되어 있는지 확인합니다. 기본 임베딩 모델인 CodeSage :: codeage-small을 사용하는 경우에만 JupyterLab에서 Q Developer를 사용자 지정할 수 있습니다. 확인하려면 다음을 수행하세요.

    1. JupyterLab의 왼쪽 사이드바에서 Jupyter AI 채팅 아이콘을 선택합니다. Amazon Q 패널이 열립니다.

    2. 패널 오른쪽 상단에 있는 설정 아이콘을 선택합니다.

    3. 임베딩 모델에서 필요한 경우 CodeSage :: codeage-small을 선택하고 변경 사항 저장을 선택합니다.

    4. 패널 오른쪽 상단에 있는 뒤로 아이콘을 선택합니다.

  2. Q Developer를 사용자 지정하려는 파일을 업로드하려면 파일 브라우저 패널에서 파일 업로드 아이콘을 선택합니다.

  3. 파일을 업로드한 후 Amazon Q에 질문하기 채팅 상자에 /learn file path/를 입력합니다. file path/를 JupyterLab 스페이스의 파일 경로로 바꿉니다. Amazon Q가 파일 처리를 완료하면 Amazon Q 패널에서 채팅 메시지로 확인해 줍니다.

  4. Q Developer에 파일에 대한 질문을 하려면 채팅 상자에 /ask를 입력하고 질문과 함께 명령을 따릅니다. Amazon Q는 파일을 기반으로 답변을 생성하고 채팅에서 응답합니다.

옵션 및 지원되는 인수와 같은 /learn 및 /ask 명령에 대한 자세한 내용은 Jupyter AI 사용 설명서의 Learning about local data를 참조하세요. 이 페이지에서는 Jupyternaut AI 챗봇에서 명령을 사용하는 방법을 설명합니다. Amazon SageMaker Studio의 JupyterLab은 동일한 명령 구문을 지원합니다.

Code Editor에서 사용자 지정

Amazon Q Developer Pro에서 사용자 지정을 생성한 경우 Code Editor에서 로드할 수 있습니다. 그러면 Q Developer가 코드에 대한 제안을 제공할 때 사용자 지정을 생성하는 데 사용한 코드베이스를 기반으로 합니다. 또한 Amazon Q: 채팅 패널에서 채팅을 사용하면 사용자 지정과 상호 작용하게 됩니다.

Amazon Q Developer Pro에서 생성한 사용자 지정을 사용하는 방법

Code Editor 스페이스를 열고 다음 단계를 완료합니다.

  1. Code Editor 메뉴에서 보기를 선택하고 명령 팔레트를 선택합니다.

  2. 명령 팔레트에서 >Amazon Q: Select Customization 입력을 시작하고 명령이 나타나면 필터링된 명령 목록에서 해당 옵션을 선택합니다. 명령 팔레트에 Q Developer 사용자 지정이 표시됩니다.

  3. 사용자 지정을 선택합니다.

  4. 다음 방법 중 하나로 사용자 지정과 상호 작용합니다.

    • Python 파일 또는 Jupyter Notebook을 생성하고 여기에 코드를 작성합니다. 이렇게 하면 Q Developer는 사용자 지정에 따라 맞춤형 인라인 제안을 자동으로 제공합니다.

    • 다음 단계에 따라 Amazon Q 패널에서 Q Developer와 채팅합니다.

      1. Code Editor의 왼쪽 사이드바에서 Amazon Q 아이콘을 선택합니다. Amazon Q: 채팅 패널이 열립니다.

      2. 채팅 상자를 사용하여 사용자 지정과 상호 작용합니다.

Q Developer의 기능에 대한 자세한 내용은 Amazon Q Developer 사용 설명서의 Using Amazon Q Developer in the IDE를 참조하세요.