AWS Machine Learning Blog 한국어 팔로우 Amazon SageMaker Unified Studio의 코드 편집기를 사용하여 ML 워크로드 배포 속도를 높이세요. 이 게시물에서는 SageMaker Unified Studio의 새로운 코드 편집기와 여러 공간 지원을 사용하는 방법을 살펴봅니다. 샘플 솔루션은 ML 모델을 빌드, 학습, 평가 및 (선택적으로) 배포하는 일반적인 엔드투엔드 ML 활동을 자동화하는 ML 파이프라인을 개발하는 방법을 보여줍니다. Speed up delivery of ML workloads using Code Editor in Amazon SageMaker Unified Studio aws.amazon.com
