Amazon SageMaker Unified Studio를 활용한 엔드투엔드 모델 훈련 및 배포

SageMaker Unified Studio 및 SageMaker AI를 활용하여 대규모 언어 모델(LLMs)을 맞춤화하는 단계를 안내하며, 데이터 발견부터 SageMaker AI 분산 훈련을 통한 FMs 세밀한 조정, MLflow를 사용한 메트릭 추적, 실시간 추론을 위한 SageMaker AI 추론 모델 배포까지 엔드투엔드 과정을 다룬다. JupyterLab 노트북을 활용할 때 올바른 인스턴스 크기 선택과 디버깅의 최상의 실천법에 대해서도 논의한다.