Studio Lab이 사전 설치된 환경

Amazon SageMaker Studio Lab은 conda 환경을 사용하여 프로젝트의 패키지(또는 라이브러리)를 관리합니다. 이 가이드에서는 Conda 환경이 무엇인지, 해당 환경과 상호 작용하는 방법, Studio Lab에서 사용할 수 있는 다양한 사전 설치 환경을 설명합니다.

conda 환경은 설치한 패키지 모음이 포함된 디렉터리입니다. 이를 통해 특정 패키지 버전으로 격리된 환경을 생성하여 종속성이 다른 프로젝트 간의 충돌을 방지할 수 있습니다.

Studio Lab의 Conda 환경과 상호 작용할 수 있는 방법은 두 가지입니다.

• 터미널: 터미널을 사용하여 환경을 생성, 활성화 및 관리합니다.

• JupyterLab 노트북: JupyterLab 노트북을 열 때 사용하려는 환경 이름이 있는 커널을 선택하여 해당 환경에 설치된 패키지를 사용합니다.

환경 관리에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요. 환경 관리

Studio Lab에는 영구 또는 비영구 메모리 환경인 여러 사전 설치된 환경이 제공됩니다. 영구 메모리 환경에 대한 모든 변경 사항은 다음 세션에도 그대로 유지됩니다. 비영구 메모리 환경에 대한 모든 변경 사항은 다음 세션에는 유지되지 않지만, 내 패키지는 Amazon 에서 업데이트되고 호환성을 테스트합니다 SageMaker. 다음은 각 환경과 해당 사용 사례에 대한 개요입니다.

• sagemaker-distribution: Amazon 에서 관리하는 비영구적 환경입니다 SageMaker. 기계 학습, 데이터 과학 및 시각화를 위한 인기 패키지가 포함되어 있습니다. 이 환경은 정기적으로 업데이트되고 호환성을 테스트합니다. 일반 패키지가 사전 설치된 완전 관리형 설정을 원하는 경우 이 환경을 사용합니다.

  sagemaker-distribution 환경은 Amazon SageMaker Studio Classic에서 사용되는 환경과 밀접한 관련이 있으므로 Studio Lab에서 Studio Classic으로 졸업한 후에는 노트북도 유사하게 실행해야 합니다. Studio Lab에서 Studio Classic으로 환경을 내보내는 방법에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요아마존 SageMaker 스튜디오 랩 환경을 아마존 SageMaker 스튜디오 클래식으로 내보내기.

• default: 최소 패키지가 사전 설치된 영구 환경입니다. 추가 패키지를 설치하여 크게 사용자 지정하려면 이 환경을 사용합니다.

• studiolab: JupyterLab 및 관련 패키지가 설치된 영구 환경입니다. JupyterLab 사용자 인터페이스를 구성하고 Jupyter 서버 확장을 설치하려면 이 환경을 사용합니다.

• studiolab-safemode: 프로젝트 런타임에 문제가 있을 때 자동으로 활성화되는 비영구 환경입니다. 문제 해결을 위해 이 환경을 사용합니다. 문제 해결에 대한 자세한 정보는 문제 해결를 참고하세요.

• base: 시스템 툴링에 사용되는 비영구적 환경입니다. 이 환경은 고객용이 아닙니다.

환경 내 패키지를 보려면 명령 conda list을(를) 실행하세요.

환경 내 패키지 설치에 대한 자세한 내용은 환경의 사용자 지정을 참고하세요.

Studio Lab에서 Amazon SageMaker Studio Classic으로 졸업하려는 경우 섹션을 참조하세요아마존 SageMaker 스튜디오 랩 환경을 아마존 SageMaker 스튜디오 클래식으로 내보내기.

SageMaker 이미지 및 해당 버전에 대한 자세한 내용은 섹션을 참조하세요Studio Classic과 함께 사용할 수 있는 Amazon SageMaker 이미지.