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IDEs 및 노트북
Amazon SageMaker는 AI 개발자가 대화형 기계 학습 워크로드를 HyperPod EKS 클러스터에서 직접 실행할 수 있는 SageMaker HyperPod EKS 클러스터에 대한 새로운 기능을 도입합니다. 이 기능은 AI 개발자가 노트북 실행을 위한 독립형 환경을 생성하고 관리할 수 있는 Amazon SageMaker Spaces라는 새로운 추가 기능을 소개합니다.
관리자는 SageMaker HyperPod 콘솔을 사용하여 클러스터에 추가 기능을 설치하고 이미지, 컴퓨팅 리소스, 노트북 설정을 위한 로컬 스토리지(개발 공간에 연결할 추가 스토리지), 파일 시스템 및 초기화 스크립트와 같은 기본 공간 구성을 정의할 수 있습니다. 원클릭 설치 옵션을 기본 설정과 함께 사용하여 관리자 환경을 간소화할 수 있습니다. 관리자는 SageMaker HyperPod 콘솔, kubectl 또는 HyperPod CLI를 사용하여 운영자를 설치하고, 기본 설정을 생성하고, 중앙 위치에서 모든 공간을 관리할 수 있습니다.
AI 개발자는 HyperPod CLI를 사용하여 개발 공간을 생성, 업데이트 및 삭제할 수 있습니다. 관리자가 제공하는 기본 구성을 사용하거나 설정을 사용자 지정할 수 있는 유연성을 지원합니다. AI 개발자는 로컬 VS Code IDEs 및/또는 관리자가 구성한 사용자 지정 DNS 도메인에서 JupyterLab 또는 CodeEditor IDE를 호스팅하는 웹 브라우저를 사용하여 HyperPod의 공간에 액세스할 수 있습니다. 또한 kubernetes의 포트 전달 기능을 사용하여 웹 브라우저에서 스페이스에 액세스할 수 있습니다.
관리자
데이터 과학자
SageMaker Spaces 관리형 인스턴스 요금
SageMaker Spaces 추가 기능/운영자는 고객에게 추가 요금을 부과하지 않습니다. 그러나 원격 IDE 연결 기능에 필요한 SSH-over-SSM 터널링을 지원하기 위해 SageMaker Spaces는 관리형 인스턴스를 사용합니다. AWS이 인스턴스는 SSM에서 고급 온프레미스 인스턴스로 등록되므로 컴퓨팅 시간당 요금이 청구됩니다.
AWS Systems Manager 요금 페이지: AWS Systems Manager 요금: https://aws.amazon.com/systems-manager/pricing/
