기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # 프로젝트 리소스 보기 프로젝트를 만든 후 Amazon SageMaker Studio Classic에서 프로젝트와 관련된 리소스를 확인하세요. ------ #### [ Studio ] 1. [Launch Amazon SageMaker Studio](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-updated-launch.html)의 지침에 따라 SageMaker Studio 콘솔을 엽니다. 1. 왼쪽 탐색 창에서 **배포**를 선택한 후 **프로젝트**를 선택합니다. 1. 세부 정보를 보려는 프로젝트의 이름을 선택합니다. 프로젝트 세부 정보가 있는 페이지가 나타납니다. 프로젝트 세부 정보 페이지에서 다음 엔터티를 볼 수 있습니다. 프로젝트와 연결된 엔터티에 해당하는 다음 탭 중 원하는 것을 열 수 있습니다. + 리포지토리: 이 프로젝트와 관련된 코드 리포지토리입니다. 프로젝트를 생성할 때 SageMaker AI에서 제공한 템플릿을 사용하면 AWS CodeCommit 리포지토리 또는 타사 Git 리포지토리가 생성됩니다. CodeCommit에 대한 자세한 내용은 [란 AWS CodeCommit](https://docs.aws.amazon.com/codecommit/latest/userguide/welcome.html) 무엇입니까?를 참조하십시오. + 파이프라인: 모델을 준비하고, 훈련하고, 배포하기 위한 단계를 정의하는 SageMaker AI ML 파이프라인입니다. SageMaker AI ML 파이프라인에 대한 자세한 내용은 [Pipelines 작업](pipelines-build.md) 섹션을 참조하세요. + 실험: 프로젝트와 관련된 하나 이상의 Amazon SageMaker Autopilot 실험입니다. Autopilot에 대한 자세한 내용은 [SageMaker Autopilot](autopilot-automate-model-development.md)섹션을 참조하세요. + 모델 그룹: 프로젝트에서 파이프라인 실행을 통해 생성된 모델 버전 그룹입니다. 모델 그룹에 대한 자세한 내용은 [모델 그룹 생성](model-registry-model-group.md)섹션을 참조하세요. + 엔드포인트: 실시간 추론을 위해 배포된 모델을 호스팅하는 SageMaker AI 엔드포인트입니다. 모델 버전이 승인되면 엔드포인트에 배포됩니다. + 태그: 프로젝트와 연결된 모든 태그입니다. 태그에 대한 자세한 내용은 *AWS 일반 참조*의 [Tagging AWS resources](https://docs.aws.amazon.com/general/latest/gr/aws_tagging.html)를 참조하세요. + 메타데이터: 프로젝트와 연결된 메타데이터입니다. 여기에는 사용된 템플릿 및 버전과 템플릿 시작 경로가 포함됩니다. ------ #### [ Studio Classic ] 1. Studio Classic에 로그인합니다. 자세한 내용은 [Amazon SageMaker AI 도메인 개요](gs-studio-onboard.md) 단원을 참조하십시오. 1. Studio Classic 사이드바에서 **홈** 아이콘(![\[Black square icon representing a placeholder or empty image.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/sagemaker/latest/dg/images/studio/icons/house.png))을 선택합니다. 1. 메뉴에서 **배포**를 선택한 다음 **프로젝트**를 선택합니다. 1. 세부 정보를 보려는 프로젝트의 이름을 선택합니다. 프로젝트 세부 정보가 있는 탭이 나타납니다. 프로젝트 세부 정보 탭에서는 프로젝트와 관련된 다음 엔터티를 볼 수 있습니다. + 리포지토리: 이 프로젝트와 관련된 코드 리포지토리입니다. 프로젝트를 생성할 때 SageMaker AI에서 제공한 템플릿을 사용하면 AWS CodeCommit 리포지토리 또는 타사 Git 리포지토리가 생성됩니다. CodeCommit에 대한 자세한 내용은 [란 AWS CodeCommit](https://docs.aws.amazon.com/codecommit/latest/userguide/welcome.html) 무엇입니까?를 참조하십시오. + 파이프라인: 모델을 준비하고, 훈련하고, 배포하기 위한 단계를 정의하는 SageMaker AI ML 파이프라인입니다. SageMaker AI ML 파이프라인에 대한 자세한 내용은 [Pipelines 작업](pipelines-build.md) 섹션을 참조하세요. + 실험: 프로젝트와 관련된 하나 이상의 Amazon SageMaker Autopilot 실험입니다. Autopilot에 대한 자세한 내용은 [SageMaker Autopilot](autopilot-automate-model-development.md)섹션을 참조하세요. + 모델 그룹: 프로젝트에서 파이프라인 실행을 통해 생성된 모델 버전 그룹입니다. 모델 그룹에 대한 자세한 내용은 [모델 그룹 생성](model-registry-model-group.md)섹션을 참조하세요. + 엔드포인트: 실시간 추론을 위해 배포된 모델을 호스팅하는 SageMaker AI 엔드포인트입니다. 모델 버전이 승인되면 엔드포인트에 배포됩니다. + 설정: 프로젝트 설정입니다. 여기에는 프로젝트의 이름과 설명, 프로젝트 템플릿 및 `SourceModelPackageGroupName`에 대한 정보, 프로젝트에 대한 메타데이터가 포함됩니다. ------