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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 설명서*의 [Customizing suggestions](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/customizations.html)을 참조하세요.
**사용자 지정을 로드하는 방법**
JupyterLab 스페이스를 열고 다음 단계를 완료합니다.
1. JupyterLab 하단의 상태 표시줄에서 **Amazon Q**를 선택합니다. 메뉴가 열립니다.
1. 메뉴에서 **기타 기능**을 선택합니다. **Amazon Q 기능** 탭이 기본 작업 영역에서 열립니다.
1. **Amazon Q 기능** 탭의 **사용자 지정 선택**에서 Q Developer 사용자 지정을 선택합니다.
1. 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.
1. **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-small**을 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.
1. 패널 오른쪽 상단에 있는 설정 아이콘을 선택합니다.
1. **임베딩 모델**에서 필요한 경우 **CodeSage :: codeage-small**을 선택하고 **변경 사항 저장**을 선택합니다.
1. 패널 오른쪽 상단에 있는 뒤로 아이콘을 선택합니다.
1. Q Developer를 사용자 지정하려는 파일을 업로드하려면 **파일 브라우저** 패널에서 **파일 업로드** 아이콘을 선택합니다.
1. 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.
1. Q Developer에 파일에 대한 질문을 하려면 채팅 상자에 `/ask`를 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 data](https://jupyter-ai.readthedocs.io/en/latest/users/index.html#learning-about-local-data)를 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 **보기**를 선택하고 **명령 팔레트**를 선택합니다.
1. 명령 팔레트에서 **>Amazon Q: Select Customization** 입력을 시작하고 명령이 나타나면 필터링된 명령 목록에서 해당 옵션을 선택합니다. 명령 팔레트에 Q Developer 사용자 지정이 표시됩니다.
1. 사용자 지정을 선택합니다.
1. 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.
1. 채팅 상자를 사용하여 사용자 지정과 상호 작용합니다.
Q Developer의 기능에 대한 자세한 내용은 *Amazon Q Developer 사용 설명서*의 [Using Amazon Q Developer in the IDE](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/q-in-IDE.html)를 참조하세요.