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Amazon SageMaker 스튜디오 랩 스타터 에셋 사용
Amazon SageMaker Studio Lab은 기계 학습 (ML) 실무자가 시작하는 데 도움이 되는 다음 자산을 지원합니다. 이 안내서에서는 프로젝트에 노트북을 복제하는 방법을 보여줍니다.
노트북 시작하기
Studio Lab에는 일반 정보를 제공하고 주요 워크플로우를 안내하는 스타터 노트북이 함께 제공됩니다. 프로젝트 런타임을 처음 시작하면 이 노트북이 자동으로 열립니다.
Dive into Deep Learning
Dive into Deep Learning(D2L)은 기계 학습을 지원하는 아이디어, 수학 이론 및 코드를 가르치는 대화형 오픈 소스 책입니다. 150개 이상의 Jupyter notebook을 갖춘 D2L은 딥 러닝 원리에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. D2L에 대한 자세한 내용은 D2L 웹사이트
다음 절차에서는 인스턴스에 D2L Jupyter notebook을 복제하는 방법을 보여줍니다.
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프로젝트 런타임 시작을 따라서 다음과 같이 Studio Lab 프로젝트 런타임 환경을 시작하고 엽니다.
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Studio Lab이 열리면 왼쪽 사이드바에서 Git 탭( )을 선택합니다.
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리포지토리 복제를 선택합니다. Git 리포지토리 URL (.git) 에서 아래 단계에 따라 MLU git 리포지토리 D2L을 붙여넣습니다. 현재 Git 리포지토리에 있기 때문에 리포지토리 복제 옵션이 보이지 않는 경우, 사용자 디렉토리로 돌아가 새 리포지토리를 복제하세요. 왼쪽 사이드바의 폴더 탭( )을 선택하여 사용자 디렉토리로 돌아갑니다. 파일 검색 창 아래의 폴더 탭에서 현재 열려 있는 리포지토리리 왼쪽에 있는 폴더 아이콘을 선택합니다. 사용자 디렉터리로 이동하면 왼쪽 사이드바에서 Git 탭을 선택하고 리포지토리 복제를 선택합니다.
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Studio Lab 프로젝트 개요 페이지로 이동합니다. 는 다음과 같은 형식을 취합니다. URL
https://studiolab.sagemaker.aws/users/
<YOUR_USER_NAME>
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기계 학습이 처음이십니까?에서 Dive into Deep Learning을 선택하세요.
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새로운 Dive GitHubto Deep Learning 브라우저 탭에서 예제 노트북이 있는 새 페이지를 열도록 선택하십시오.
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코드를 선택하고 HTTPS탭에서 GitHub URL 리포지토리를 복사하십시오.
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Studio Lab의 열린 프로젝트 브라우저 탭으로 돌아가서 D2L 리포지토리를 붙여넣고 리포지토리를 URL 복제합니다.
AWS Machine Learning 대학교
AWS Machine Learning University (MLU) 에서는 Amazon 자체 개발자를 교육하는 데 사용되는 기계 학습 과정을 이용할 수 있습니다. 를 AWS MLU 사용하면 모든 개발자가 learn-at-your-own -pace MLU Accelerator 학습 시리즈를 통해 기계 학습 사용 방법을 배울 수 있습니다. MLU액셀러레이터 시리즈는 개발자가 ML 여정을 시작하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다. 자연어 처리, 표 형식 데이터, 컴퓨터 비전이라는 세 가지 주제에 대해 3일간의 기초 과정을 제공합니다. 자세한 내용은 Machine Learning University
다음 절차는 AWS MLU Jupyter 노트북을 인스턴스에 복제하는 방법을 보여줍니다.
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프로젝트 런타임 시작을 따라서 다음과 같이 Studio Lab 프로젝트 런타임 환경을 시작하고 엽니다.
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Studio Lab이 열리면 왼쪽 사이드바에서 Git 탭( )을 선택합니다.
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리포지토리 복제를 선택합니다. Git 리포지토리 URL (.git) 에서 아래 단계에 따라 MLU git 리포지토리를 URL 붙여넣습니다. 현재 Git 리포지토리에 있기 때문에 리포지토리 복제 옵션이 보이지 않는 경우, 사용자 디렉토리로 돌아가 새 리포지토리를 복제하세요. 왼쪽 사이드바의 폴더 탭( )을 선택하여 사용자 디렉토리로 돌아갑니다. 파일 검색 창 아래의 폴더 탭에서 현재 열려 있는 리포지토리리 왼쪽에 있는 폴더 아이콘을 선택합니다. 사용자 디렉터리로 이동하면 왼쪽 사이드바에서 Git 탭을 선택하고 리포지토리 복제를 선택합니다.
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Studio Lab 프로젝트 개요 페이지로 이동합니다. 는 다음과 같은 형식을 URL 취합니다.
https://studiolab.sagemaker.aws/users/
<YOUR_USER_NAME>
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머신 러닝이 처음이십니까?에서 AWS Machine Learning University를 선택합니다.
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새로운 AWS Machine Learning University 브라우저 탭에서 각 강좌의 강좌 요약을 읽고 관심 있는 강좌를 찾습니다.
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코스 콘텐츠에서 관심 있는 해당 GitHub 저장소를 선택하면 예제 노트북이 있는 새 페이지가 열립니다.
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코드를 선택하고 HTTPS탭에서 GitHub 저장소를 복사하십시오. URL
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Studio Lab의 열린 프로젝트 브라우저 탭으로 돌아가서 D2L 리포지토리를 붙여넣고 [Clone] 을 선택하여 리포지토리를 URL 복제합니다.
Roboflow
Roboflow는 컴퓨터 비전 애플리케이션을 위해 객체를 훈련하고, 미세 조정하고, 레이블을 지정할 수 있는 도구를 제공합니다. 자세한 내용은 https://roboflow.com/
다음 절차에서는 인스턴스에 Roboflow Jupyter notebook을 복제하는 방법을 보여줍니다.
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Studio Lab 프로젝트 개요 페이지로 이동합니다. 는 다음과 같은 URL 형식을 취합니다.
https://studiolab.sagemaker.aws/users/
<YOUR_USER_NAME>
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리소스 및 커뮤니티에서 컴퓨터 비전 시도를 찾습니다.
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컴퓨터 비전 시도에서 Roboflow 모델을 선택합니다. 자세한 내용은 https://roboflow.com/
을 참조하세요. -
노트북 미리 보기에서 자습서를 따라합니다.