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Amazon SageMaker Unified Studio 정식 출시

오늘, Amazon SageMaker Unified Studio의 정식 출시를 발표합니다. 조직의 모든 데이터를 찾아서 액세스하고 거의 모든 사용 사례에서 작업에 가장 적합한 도구를 사용하여 작업을 수행할 수 있는 단일 데이터 및 AI 개발 환경입니다. 제 동료인 Antje는 AWS re:Invent 2024에서 이 제품을 평가판으로 선보이면서 다음과 같이 요약한 바 있습니다.

SageMaker Unified Studio(평가판)는 단일 데이터 및 AI 개발 환경입니다. 여기에는 현재 Amazon Athena, Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Redshift, Amazon Managed Workflows for Apache Airflow(Amazon MWAA), 기존 SageMaker Studio에 있는 다양한 독립형 “스튜디오”, 쿼리 편집기 및 시각적 도구의 기능과 도구가 통합되어 있습니다.

다음은 Amazon SageMaker Unified Studio의 실제 작동 모습을 보여주는 동영상입니다.

SageMaker Unified Studio는 데이터와 도구의 사일로를 없애 데이터 엔지니어, 데이터 사이언티스트, 데이터 분석가, ML 개발자 및 기타 데이터 실무자에게 단일 개발 환경을 제공합니다. 이를 통해 개발 시간을 절약하고 액세스 제어 관리를 간소화하여 데이터 실무자가 데이터 제품 및 AI 애플리케이션 빌드라는 중요한 업무에 집중할 수 있습니다.

이 게시물에서는 몇 가지 중요한 발표에 중점을 두고 있으며, 이를 공유하게 되어 매우 기쁘게 생각합니다.

시작하려면 Amazon SageMaker 콘솔로 이동하여 SageMaker Unified Studio 도메인을 생성하세요. 자세히 알아보려면 AWS 설명서에서 Amazon SageMaker Unified Studio 도메인 생성을 참조하세요.

SageMaker Unified Studio 내 Amazon Bedrock의 새로운 기능
Amazon SageMaker Unified Studio 내 Amazon Bedrock의 기능은 개발자가 생성형 AI 애플리케이션을 빠르게 생성하고 사용자 지정할 수 있도록 관리되는 협업 환경을 제공합니다. 이 직관적인 인터페이스는 모든 기술 수준의 개발자에게 적합하며, 이를 통해 Amazon Bedrock에서 제공하는 고성능 FM과 맞춤형 생성형 AI 애플리케이션의 공동 개발을 위한 고급 사용자 지정 도구를 원활하게 이용할 수 있습니다.

평가판 출시 이후 Amazon Bedrock에서 여러 가지 새로운 FM을 사용할 수 있게 되었으며, Anthropic의 Claude 3.7 Sonnet 및 DeepSeek-R1을 포함하여 SageMaker Unified Studio와 완전히 통합됩니다. 이러한 모델들은 SageMaker Unified Studio의 플레이그라운드에서 생성형 AI 앱을 빌드하고 채팅하는 데 사용할 수 있습니다.

프로젝트에서 모델 선택 시 Anthropic의 Claude 3.7 Sonnet를 선택하는 방법은 다음과 같습니다.

프로젝트 내의 S3 폴더에서 데이터 또는 문서를 소싱하고 지식 기반을 생성할 때 특정 FM을 선택할 수도 있습니다.

평가판에서는 사용 사례와 책임 있는 AI 정책에 따라 Amazon Bedrock 애플리케이션에 대한 안전 장치를 구현하는 데 도움이 되는 Amazon Bedrock Guardrails를 소개했습니다. 이제 이 정식 출시 버전과 함께 Amazon Bedrock Guardrails가 Amazon Bedrock Flows로 확장되었습니다.

또한 SageMaker Unified Studio의 새로운 사용자 관리 인터페이스를 통해 연결된 계정에 대한 생성형 AI 설정을 간소화하여 도메인 관리자가 연결된 계정 관리자에게 모델 거버넌스 프로젝트에 대한 액세스 권한을 간편하게 부여할 수 있도록 했습니다. 이 향상된 기능으로 명령줄 작업이 필요 없어져, 여러 AWS 계정에서 생성형 AI 기능을 구성하는 프로세스가 간소화됩니다.

이러한 새 기능은 생성형 AI 개발 프로세스에서 데이터, 도구, 빌더 간의 장벽을 제거합니다. 여러분과 여러분의 팀은 동일한 작업 공간 내에서 Amazon Bedrock의 강력한 생성형 AI 기능을 통합하여 통합 개발 경험을 얻을 수 있습니다.

이제 SageMaker Unified Studio에서 Amazon Q Developer가 정식 출시됩니다
Amazon Q Developer는 이제 Amazon SageMaker Unified Studio에서 정식 출시되었으며, 데이터 전문가에게 전체 데이터 및 AI 개발 수명 주기에 걸쳐 생성형 AI 기반 지원을 제공합니다.

Amazon Q Developer는 데이터 처리, SQL 분석, 기계 학습 모델 개발, 생성형 AI 애플리케이션 개발 등 SageMaker Unified Studio 내의 전체 AWS 분석 및 AI/ML 도구 및 서비스 제품군과 통합되어 협업을 가속화하고 팀이 데이터 및 AI 제품을 더 빠르게 빌드할 수 있도록 지원합니다. 시작하려면 Amazon Q Developer 아이콘을 선택하면 됩니다.

SageMaker Unified Studio의 신규 사용자에게는 Amazon Q Developer가 유용한 온보딩 도우미 역할을 합니다. Amazon Q Developer는 도메인 및 프로젝트와 같은 핵심 개념을 설명하고, 환경 설정에 대한 지침을 제시하며, 질문에 답변할 수 있습니다.

Amazon Q Developer는 SageMaker Catalog와의 강력한 자연어 상호 작용을 통해 데이터를 검색하고 이해하는 데 도움을 줍니다. 이 구현이 특히 강력한 이유는 Amazon Q Developer가 AWS 분석 및 AI/ML 서비스에 대한 광범위한 지식을 사용자의 컨텍스트와 접목하여 개인화된 지침을 제공하는 방식 때문입니다.

복잡한 메타데이터 구조를 탐색할 필요 없이 “모든 결제 관련 데이터세트 표시”와 같은 질문을 하는 대화형 인터페이스를 통해 데이터 자산에 대해 채팅할 수 있습니다.

Amazon Q Developer는 SageMaker Unified Studio에 기본 제공되는 쿼리 편집기와의 통합을 통해 SQL 쿼리 생성 기능을 제공합니다. 이제 다양한 기술 수준의 데이터 전문가가 분석 요구 사항을 자연어로 표현하고 그 결과로 적절한 형식의 SQL 쿼리를 받을 수 있습니다.

예를 들어, “연령대 및 지역별 결제 방법 선호도를 분석해 달라”고 요청하면 Amazon Q Developer가 여러 테이블에 걸쳐 적절한 조인을 사용하여 적절한 SQL을 생성합니다.

또한 Amazon Q Developer는 SageMaker Unified Studio Jupyter Notebook에서 문제를 해결하고 실시간 코드 제안을 생성하고 ETL 작업을 빌드하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

정식 출시

  • 가용성 — Amazon SageMaker Unified Studio는 이제 미국 동부(버지니아 북부, 오하이오), 미국 서부(오리건), 아시아 태평양(서울, 싱가포르, 시드니, 도쿄), 캐나다(중부), 유럽(프랑크푸르트, 아일랜드, 런던), 남아메리카(상파울루) 등의 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 지원되는 리전 설명서 페이지에서 이러한 기능의 가용성에 대해 자세히 알아보세요.
  • Amazon Q Developer 구독 — Amazon Q Developer의 프리 티어는 SageMaker Unified Studio에서 기본적으로 제공되며, 추가 설정이나 구성이 필요 없습니다. 이미 Amazon Q Developer Pro 티어를 구독 중인 경우 SageMaker Unified Studio 환경 내에서 이러한 향상된 기능을 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 설명서 페이지를 참조하세요.
  • Amazon Bedrock 기능 — Amazon SageMaker Unified Studio에서 Amazon Bedrock의 기능에 대해 자세히 알아보려면 이 설명서 페이지를 참조하세요.

지금 바로 Amazon SageMaker Unified Studio를 사용하여 빌드를 시작하세요! 자세한 내용은 Amazon SageMaker Unified Studio 페이지를 참조하세요.

즐겁게 빌드해 보세요!

— Donnie Prakoso

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