Amazon SageMaker HyperPod 클러스터는 Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) 조정을 통한 JupyterLab 및 오픈 소스 Visual Studio Code와 같은 대화형 개발 환경을 생성하고 관리할 수 있어서, 데이터 과학자들에게 익숙한 도구를 제공하여 ML(Machine Learning) 개발 수명주기를 간소화하는 데 도움을 줍니다. 이를 통해 데이터 과학자들은 관리되는 환경에서 작업할 수 있게 되어 생산성을 향상시킬 수 있습니다. 이번 게시물에서는 HyperPod 관리자가 클러스터용 Spaces를 구성하는 방법과 데이터 과학자가 이러한 Spaces를 만들고 연결하는 방법을 상세히 안내합니다. HyperPod 클러스터를 통해 각 사용자는 필요에 맞게 자신만의 개발 환경을 설정하고, 다른 사용자와 협업하며 손쉽게 ML 모델을 구축할 수 있습니다.

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