기계 번역으로 제공되는 번역입니다. 제공된 번역과 원본 영어의 내용이 상충하는 경우에는 영어 버전이 우선합니다. # Amazon SageMaker ML 계보 추적 **중요** 2023년 11월 30일부터 이전 Amazon SageMaker Studio 환경이 이제 Amazon SageMaker Studio Classic으로 명명되었습니다. 다음 섹션은 Studio Classic 애플리케이션 사용에 관해 다룹니다. 업데이트된 Studio 환경 사용에 대한 자세한 내용은 [Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md) 섹션을 참조하세요. Studio Classic은 기존 워크로드에 대해 유지 관리되지만 더 이상 온보딩에 사용할 수 없습니다. 기존 Studio Classic 애플리케이션만 중지하거나 삭제할 수 있으며 새 애플리케이션을 생성할 수 없습니다. [워크로드를 새 Studio 환경으로 마이그레이션하는](studio-updated-migrate.md) 것이 좋습니다. Amazon SageMaker ML 계보 추적은 데이터 준비부터 모델 배포까지 기계 학습(ML) 워크플로의 단계에 대한 정보를 생성하고 저장합니다. 추적 정보를 사용하여 워크플로 단계를 재현하고, 모델 및 데이터세트 계보를 추적하고, 모델 거버넌스 및 감사 표준을 설정할 수 있습니다. SageMaker AI의 계보 추적 기능은 백엔드에서 작동하여 모델 훈련 및 배포 워크플로와 관련된 모든 메타데이터를 추적합니다. 여기에는 훈련 작업, 사용된 데이터세트, 파이프라인, 엔드포인트, 실제 모델이 포함됩니다. 언제든지 계보 서비스를 쿼리하여 모델 훈련에 사용된 정확한 아티팩트를 찾을 수 있습니다. 사용된 데이터세트와 정확히 일치하는 데이터세트에 액세스할 수 있는 한, 이러한 아티팩트를 사용하여 동일한 ML 워크플로를 다시 만들어 모델을 재현할 수 있습니다. 시험 구성 요소는 훈련 작업을 추적합니다. 이 시험 구성 요소에는 훈련 작업의 일부로 사용되는 모든 파라미터가 있습니다. 전체 워크플로를 다시 실행할 필요가 없는 경우 훈련 작업을 재현하여 동일한 모델을 도출할 수 있습니다. SageMaker AI 계보 추적을 사용하면 데이터 과학자와 모델 빌더는 다음 작업을 수행할 수 있습니다. + 모델 발견 실험의 실행 기록을 보관합니다. + 감사 및 규정 준수 검증을 위해 모델 계보 아티팩트를 추적하여 모델 거버넌스를 확립합니다. 다음 다이어그램은 Amazon SageMaker AI가 엔드투엔드 모델 훈련 및 배포 ML 워크플로에서 자동으로 생성하는 계보 그래프의 예시를 보여줍니다. ![워크플로를 추적하기 위해 SageMaker AI에서 만든 계보 개체 메타데이터의 예시 그래프입니다.](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/sagemaker/latest/dg/images/pipelines/PipelineLineageWorkflow.png) **Topics** + [계보 추적 엔터티](lineage-tracking-entities.md) + [Amazon SageMaker AI에서 생성한 추적 엔터티](lineage-tracking-auto-creation.md) + [추적 엔터티 수동 생성](lineage-tracking-manual-creation.md) + [계보 엔터티 쿼리](querying-lineage-entities.md) + [교차 계정 계보 추적](xaccount-lineage-tracking.md)