Amazon SageMaker 코드 에디터로 ML 워크로드 개발과 배포 효율 극대화

아마존 SageMaker Unified Studio의 코드 에디터로 머신러닝 워크로드 배포 속도 높이기

머신러닝과 생성형 AI가 기업의 핵심 기술로 자리 잡으면서, 이들 워크로드를 보다 빠르게 개발·배포할 수 있는 개발환경의 중요성이 더욱 커지고 있습니다. AWS는 이러한 흐름에 맞춰 Amazon SageMaker Unified Studio에 새로운 통합 개발환경(IDE) 옵션인 코드 에디터(Code Editor)를 도입하여 ML, 데이터 분석, 생성형 AI 팀의 생산성을 극대화할 수 있도록 지원합니다. 이 글에서는 SageMaker Unified Studio에 새롭게 추가된 기능인 코드 에디터와 멀티 스페이스 기능을 중심으로 활용 방법, 자동화 예시, 아키텍처, 비용 및 활용 시 주의 사항을 소개합니다.

코드 에디터 기능 개요 및 활용 가이드

SageMaker Unified Studio의 코드 에디터는 오픈소스 기반의 Microsoft Visual Studio Code Code-OSS를 활용하여 개발된 경량 IDE로, 친숙한 단축키, 터미널 접근성, 디버깅 및 코드 리팩토링 도구가 탑재되어 있습니다. 일반적인 개발자 환경을 유지하면서도 Amazon SageMaker 환경과 완벽히 통합되어 있어 ML 프로젝트 생산성을 극대화할 수 있습니다. 특히 인기 있는 확장 프로그램을 지원하며, JupyterLab과 병렬로 사용할 수 있는 멀티 스페이스(Multiple Spaces) 지원으로 다양한 작업 흐름을 동시에 운용 가능합니다.

핵심 기능 및 자동화 활용 사례

Amazon SageMaker 코드 에디터를 활용하면 다음과 같은 자동화 및 개발 가속화 기능을 제공합니다.

• 완전 관리형 인프라: EC2 기반의 인프라가 자동으로 설정되고, 보안 패치 및 업그레이드가 AWS에서 관리됩니다.
• 리소스 확장 가능: 인스턴스 유형, EBS 용량 등을 실시간으로 조정하여 워크로드에 최적화된 리소스를 구성할 수 있습니다.
• SageMaker 이미지 제공: 주요 ML 프레임워크 및 SDK가 사전 설치된 SageMaker Distribution 이미지가 기본 제공되어 환경 셋업 시간 단축 및 의존성 충돌 방지에 효과적입니다.
• 생성형 AI 지원: Amazon Q Developer와 통합되어 IDE 내에서 코드 보완, 생성, 디버깅 지원이 가능합니다.
• 확장성과 공유: GitHub, GitLab, Bitbucket을 통한 협업 가능하며, 프로젝트별 독립된 공간을 구성하여 멀티 환경 개발 및 테스트가 가능합니다.

아키텍처 개요

코드 에디터는 각 사용자 및 프로젝트마다 별도의 ‘스페이스(Space)’로 실행되며, 각 스페이스는 독립된 EC2 인스턴스와 EBS 볼륨에 연결됩니다. 각각의 공간은 필요에 따라 다른 인스턴스 유형, 스토리지 용량, 애플리케이션 유형(예: JupyterLab, Code Editor)으로 설정 가능하며, 동시에 여러 환경을 병렬로 운영할 수 있는 유연성을 제공합니다.

실제 적용 예시: ML 파이프라인 자동화

SageMaker 속 코드 에디터에서 제공하는 getting_started 노트북을 활용해, ML 파이프라인 자동화 구현도 가능합니다. 여기서 SageMaker Pipelines를 사용하여 데이터 전처리, 모델 학습, 평가, 배포까지의 전 과정을 코드 기반으로 설정하고 실행할 수 있습니다. GitHub에서 제공되는 샘플 노트북을 통해 쉽고 빠르게 MLOps 워크플로우를 구현해볼 수 있습니다.

배포 및 구성 가이드

1. AWS 계정 개설 → IAM Identity Center 설정
2. SageMaker Unified Studio 도메인 생성 및 SSO 사용자 구성
3. 프로젝트 생성 후 코딩 공간(Space) 생성
4. Code Editor 스페이스 실행 후 프로젝트 레포지토리 자동 연동
5. AWS Toolkit 확장 기능을 통해 S3, CloudWatch, ECR 등 각종 AWS 서비스와 통합하여 데이터 조회, 로그 확인, 이미지 배포 가능

이처럼 통합 IDE를 기반으로 하는 SageMaker Unified Studio는 ML 및 AI 프로젝트에서 학습환경(setup)의 자동화, 개발 생산성 향상, 협업 강화 측면에서 큰 효과를 발휘합니다.

적용 시 비용 및 지역 지원

코드 에디터의 사용 비용은 기반 인프라인 인스턴스 유형에 따라 발생하며, 추가로 EBS에 대한 저장 요금이 부과됩니다. ML.t3.medium부터 G6 GPU 인스턴스까지 선택 가능하며, 사용하지 않을 시 자동으로 종료되는 Idle 설정도 구성 가능합니다. 현재 서포트되는 리전은 AWS 문서를 통해 확인 가능합니다.

정리 및 결론

SageMaker Unified Studio에 도입된 코드 에디터는 VS Code 기반 인터페이스와 AWS 생태계의 강력한 ML 기능을 통합하여, 개발자와 데이터 사이언티스트 모두에게 친숙하면서도 강력한 개발 환경을 제공합니다. 멀티 스페이스를 통한 병렬 개발, 구성 자동화, 생성형 AI 지원 기능은 특히 MLOps 환경에 최적화되어 있어, ML 모델의 개발·배포 전반에서 시간과 비용을 절감하게 합니다.

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https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/speed-up-delivery-of-ml-workloads-using-code-editor-in-amazon-sagemaker-unified-studio/