기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # Amazon SageMaker Studio Classic 사용자 지정 **중요** 2023년 11월 30일부로 이전 Amazon SageMaker Studio 경험의 이름이 Amazon SageMaker Studio Classic으로 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 여전히 유지 관리되지만 더 이상 온보딩에 사용할 수 없습니다. 기존 Studio Classic 애플리케이션만 중지하거나 삭제할 수 있으며 새 애플리케이션을 생성할 수 없습니다. [워크로드를 새 Studio 환경으로 마이그레이션하는](studio-updated-migrate.md) 것이 좋습니다. Amazon SageMaker Studio Classic 환경을 사용자 지정하는 데는 네 가지 옵션이 있습니다. 자체 SageMaker 이미지를 가져오거나, 수명 주기 구성 스크립트를 사용하거나, 제안된 Git 리포지토리를 Studio Classic에 첨부하거나, Amazon EFS의 영구 Conda 환경을 사용하여 커널을 만들 수 있습니다. 각 옵션을 개별적으로 사용하거나 함께 사용하세요. + **자체 SageMaker 이미지 가져오기**: SageMaker 이미지는 Amazon SageMaker Studio Classic에서 Jupyter Notebook을 실행하는 데 필요한 커널, 언어 패키지 및 기타 종속성을 식별하는 파일입니다. Amazon SageMaker AI는 사용자가 사용할 수 있는 많은 내장 이미지를 제공합니다. 다른 기능이 필요한 경우 사용자 지정 이미지를 Studio Classic으로 가져올 수 있습니다. + **Amazon SageMaker Studio Classic에서 수명 주기 구성 사용**: 수명 주기 구성은 새 Studio Classic 노트북 시작과 같은 Amazon SageMaker Studio Classic 수명 주기 이벤트에 의해 트리거되는 쉘 스크립트입니다. 수명 주기 구성을 사용하여 Studio Classic 환경의 사용자 지정을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어 사용자 지정 패키지를 설치하고, 노트북 확장을 구성하고, 데이터세트를 미리 로드하고, 소스 코드 리포지토리를 설정할 수 있습니다. + **Studio Classic에 제안된 Git 리포지토리 연결:** Amazon SageMaker AI 도메인 또는 사용자 프로필 수준에서 제안된 Git 리포지토리 URL을 연결할 수 있습니다. 그런 다음 제안 목록에서 리포지토리 URL을 선택하고 Studio Classic의 Git 확장을 사용하여 환경에 복제할 수 있습니다. + **Conda 환경을 Studio Classic Amazon EFS 볼륨에 유지:** Studio Classic은 Amazon EFS 볼륨을 영구 스토리지 계층으로 사용합니다. 이 Amazon EFS 볼륨에 Conda 환경을 저장한 다음 저장된 환경을 사용하여 커널을 생성할 수 있습니다. Studio Classic은 Amazon EFS에 저장된 모든 유효한 환경을 KernelGateway 커널로 자동으로 선택합니다. 이러한 커널은 커널, 앱 및 Studio Classic을 다시 시작해도 유지됩니다. 자세한 내용은 [Four approaches to manage Python packages in Amazon SageMaker Studio Classic notebooks](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/four-approaches-to-manage-python-packages-in-amazon-sagemaker-studio-notebooks/)에서 **Persist Conda environments to the Studio Classic EFS volume** 섹션을 참조하세요. 다음 주제에서는 이러한 세 가지 옵션을 사용하여 Amazon SageMaker Studio Classic 환경을 사용자 지정하는 방법을 보여줍니다. **Topics** + [Amazon SageMaker Studio Classic의 사용자 지정 이미지](studio-byoi.md) + [수명 주기 구성을 사용하여 Amazon SageMaker Studio Classic 사용자 지정](studio-lcc.md) + [제안된 Git 리포지토리를 Amazon SageMaker Studio Classic에 연결](studio-git-attach.md)