Amazon SageMaker Unified Studio를 사용하여 대규모 언어 모델(Large Language Models, LLMs)을 맞춤화하는 과정을 안내한다. 데이터 발견부터 SageMaker AI 분산 훈련을 통한 Fine-tuning FMs, MLflow를 사용한 메트릭 추적, 그리고 실시간 추론을 위한 SageMaker AI 모델 배포까지 엔드투엔드 과정을 다룬다. JupyterLab 노트북을 활용할 때 올바른 인스턴스 크기를 선택하는 최상의 실천법과 함께 작업할 때의 디버깅에 대한 최상의 실천법에 대해 논의한다. SageMaker Unified Studio 및 SageMaker AI를 활용하여 모델 훈련 및 배포를 진행하는 방법을 상세히 설명한다.

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