VS Code와 SageMaker Studio 연결로 AI 개발 환경 최적화

아마존 SageMaker Studio와 VS Code 연동으로 AI 개발 자동화 워크플로우 극대화하기

머신 러닝(Machine Learning, ML) 및 인공지능(AI) 모델을 개발하는 과정에서 로컬 개발 환경과 클라우드 리소스를 통합하는 것은 개발 생산성과 운영의 안정성 측면에서 매우 중요합니다. 아마존 SageMaker Studio는 이러한 요구를 만족시키기 위한 강력한 플랫폼이며, 이제는 로컬 환경인 Visual Studio Code(이하 VS Code)와의 직접 연결을 통해 더욱 유연한 활용이 가능해졌습니다.

이 글에서는 VS Code에서 SageMaker Studio 공간에 원격으로 접속하는 방법과 구성 방식을 공유합니다. 이를 통해 개발자는 로컬 IDE(UI/UX 포함), 커스터마이징된 플러그인, 디버깅 도구 등을 그대로 활용하면서도 SageMaker Studio의 확장 가능한 인프라 자원에 접근할 수 있게 됩니다.

기능 개요 및 주요 특징

Visual Studio Code와 Amazon SageMaker Studio의 연결 기능은 다음과 같은 장점을 제공합니다.

1. 익숙한 개발 환경에서의 클라우드 리소스 활용
   SageMaker Studio는 대규모로 ML 모델을 개발, 학습, 배포할 수 있는 관리형 플랫폼입니다. 기존에 VS Code에서 작업하던 개발자는 설정을 크게 변경하지 않고도 SageMaker의 컴퓨팅 자원을 활용해 고성능 학습 및 추론 작업을 수행할 수 있습니다.

2. 복잡한 설정 없이 간편한 연결
   사용자는 Studio 웹 UI 또는 AWS Toolkit 플러그인을 통해 간편하게 로컬 VS Code에서 클라우드 공간에 연결할 수 있습니다. SSH 연결이나 관리형 인증 정보를 통해 다양한 연결 방식 또한 지원됩니다.

3. 엔터프라이즈급 보안 및 관리 기능
   자동 인증 정보 설정 및 정식 API 권한 시스템을 통해 기업 환경에 맞는 보안 통제와 정책 적용이 가능합니다. 코드 실행은 여전히 SageMaker의 보안 경계 내에서 이뤄집니다.

연결 아키텍처 및 구성 요소

전체 시스템은 다음 세 가지 주요 구성요소로 구성됩니다.

• 로컬 컴퓨터: AWS Toolkit이 설치된 VS Code가 구동되어 있는 개발 머신
• SageMaker Studio: 웹 기반 통합 ML 개발 환경
• AWS Systems Manager: 안전한 원격 접속 및 제어를 위한 메커니즘

연결은 두 가지 방식으로 진행할 수 있습니다:

• SageMaker Studio UI에서 VS Code 직접 연결 (딥 링크 방식)
• AWS Toolkit에서 Studio 스페이스 검색 후 연결

기본 설정 안내

이 기능을 사용하려면 다음과 같은 사전 조건(prerequisites)을 충족해야 합니다.

• 인터넷 연결이 가능한 SageMaker Studio 도메인 보유
• IAM에서 SageMaker 도메인을 수정할 수 있는 권한
• 최신 VS Code (SSH 0.74.0+), AWS Toolkit(3.68.0+) 설치
• SageMaker Distribition 이미지 혹은 커스텀 이미지 사용
• 연결 대상 도메인에 사용자 프로파일 및 스페이스가 존재할 것

권한 설정은 다음과 같이 IAM 정책에 sagemaker:StartSession 권한을 추가하여 사용자가 Studio 스페이스에 연결할 수 있도록 설정해야 합니다.

SageMaker Studio에서 원격 접속 활성화하기

Studio에서 연결을 허용하려면 다음과 같이 설정합니다.

1. Studio UI에서 연결할 스페이스를 선택 후, 'Remote Access' 옵션을 활성화합니다.

   

2. 스페이스가 실행되면 'Open in VS Code'를 눌러 연결을 시작합니다.

   

3. 최초 연결 시 SSH 구성 업데이트 안내가 나타나며 1회 설정하면 이후 자동으로 연결됩니다.

   

VS Code에서 직접 연결하기

AWS Toolkit을 통한 연결 시, 시스템은 다음 단계를 따릅니다.

• 로그인 후 해당 AWS 리전에 접근
• SageMaker Studio 도메인의 스페이스 목록 조회
• 선택한 스페이스에 원격 접근 허용 및 자동 연결

필요 시 도메인이나 사용자 기준으로 스페이스 필터링도 가능합니다.

노트북 커널 연결 및 실행

연결 후, VS Code에서 직접 .ipynb 노트북을 생성하여 SageMaker에서 사용하는 커널을 선택하고 실행할 수 있습니다. Jupyter Server URL 설정을 통해 SageMaker의 커널 목록을 동일하게 불러옵니다.

활용 가이드 및 보안 베스트 프랙티스

• 최소 권한 원칙(Least Privilege Principle)을 기반으로 IAM 정책을 구성하고 사용자 태그 기반 관리 권장
• 대용량 데이터 교환은 로컬 연결보다는 AWS 데이터 전송 서비스 활용 권장
• 스페이스의 활용률에 따라 자동 종료(Idle Shutdown) 기능을 설정하여 비용 최적화

결론

Amazon SageMaker Studio를 VS Code와 통합함으로써 개발자 및 데이터 과학자는 익숙한 환경에서 AI 개발을 지속하면서 SageMaker의 고성능 ML 인프라를 활용할 수 있게 되었습니다. 효율성을 유지하면서도 보안과 관리성을 고려한 AI 개발자동화 환경을 구축하고자 한다면 이 기능은 더없이 유용한 선택입니다.

직관적인 UI 기반 연결 방식을 지원하며, 구축 방법도 상세한 가이드를 통해 쉽게 따라 할 수 있어 어떻게 활용할지에 대한 고민을 덜 수 있습니다. 지금 바로 SageMaker Studio의 원격 IDE 연결 기능을 통해 자동화된 AI 모델 개발을 시작해보세요.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/supercharge-your-ai-workflows-by-connecting-to-sagemaker-studio-from-visual-studio-code/