Construction Equipment Oil Quality Classification AI Competition

안녕하세요 건설기계 오일 상태 분류 AI 경진대회 참가자 여러분!

Amazon Sagemaker Studio Lab 무료 계정 신청 및 이용 방법에 대해 안내드립니다.

Amazon SageMaker Studio Lab은 오픈 소스 JupyterLab을 기반으로 하며 AWS 컴퓨팅 리소스에 대한 무료 액세스를 제공하여 기계 학습에 대한 학습 및 실험을 빠르게 시작할 수 있습니다.   

A. 안내

• AWS Sagemaker Studio Lab 은 무료 서비스입니다.
• AWS Sagemaker Studio Lab 계정 신청은 AWS 계정이 없어도 가능합니다.
• 계정 신청 후 승인에 working day 기준 1~5일이 소요되므로, 사전에 신청해주시기 바랍니다.
• 보다 자세한 내용은 아래 링크를 참조해주시면 감사하겠습니다.
• https://studiolab.sagemaker.aws/faq
• https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio-lab.html

B. 무료 계정 신청 및 이용 방법

• 첫 번째 단계는 링크에서 무료 Studio Lab 계정을 요청하는 것입니다.

• 계정 요청이 승인되면 승인되면 Studio Lab 계정 등록 페이지로 연결되는 링크가 포함된 이메일이 전송됩니다.

승인된 이메일 주소로 계정을 생성하고 암호와 사용자 이름을 설정할 수 있습니다.

이 계정은 AWS 계정과 별개이므로 결제 정보를 제공할 필요가 없습니다.

• 계정을 생성하고 이메일 주소를 검증했으면 Studio Lab 에 로그인할 수 있습니다.

이후 프로젝트의 컴퓨팅 유형을 선택할 수 있습니다.

사용자 세션당 12 시간의 CPU 또는 4 시간의 GPU 중에서 선택할 수 있으며,

사용자 세션 수는 무제한입니다. 또한 프로젝트당 최소 15GB 의 영구 스토리지를 사용할 수 있습니다.

사용자 세션이 만료되면 Studio Lab 에서 사용자 환경의 스냅샷이 생성됩니다.

이렇게 하면 중단한 곳에서 바로 시작할 수 있습니다.

• 마지막으로 인스턴스가 실행되면 프로젝트 열기를 선택하여 무료 Studio Lab 환경으로 이동하여 구축을 시작합니다.

추가 구성이 필요하지 않습니다.

감사합니다.