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# SageMaker Studio에서 엔드포인트 세부 정보 보기
<a name="manage-endpoints-studio"></a>

Amazon SageMaker Studio에서 SageMaker AI 호스팅 엔드포인트를 보고 관리할 수 있습니다. Studio에 대한 자세한 내용은 [Amazon SageMaker Studio](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/studio.html)를 참조하세요.

SageMaker Studio에서 엔드포인트 목록을 찾으려면 다음을 수행합니다.

1. Studio 애플리케이션을 엽니다.

1. 왼쪽 탐색 창에서 **배포**를 선택합니다.

1. 드롭다운 메뉴에서 **엔드포인트**를 선택합니다.

모든 SageMaker AI 호스팅 엔드포인트가 나열된 **엔드포인트** 페이지가 열립니다. 이 페이지에서 엔드포인트와 해당 **상태**를 볼 수 있습니다. 새 엔드포인트를 생성하거나, 기존 엔드포인트를 편집하거나, 엔드포인트를 삭제할 수도 있습니다.

특정 엔드포인트의 세부 정보를 보려면 목록에서 엔드포인트를 선택합니다. 엔드포인트의 세부 정보 페이지에는 다음 스크린샷과 같은 개요가 표시됩니다.

![\[Studio의 엔드포인트 세부 정보 요약을 보여주는 엔드포인트의 기본 페이지 스크린샷입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/sagemaker/latest/dg/images/inference/studio-endpoint-details-page.png)


각 엔드포인트 세부 정보 페이지에는 다음과 같은 정보 탭이 포함되어 있습니다.

# 변형 보기(또는 모델)
<a name="manage-endpoints-studio-variants"></a>

**변형** 탭(엔드포인트에 여러 **모델**이 배포된 경우 모델 탭이라고도 함)에는 현재 엔드포인트에 배포된 [모델 변형](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/model-ab-testing.html) 또는 모델 목록이 표시됩니다. 다음 스크린샷은 여러 **모델**이 배포된 엔드포인트에 대한 개요 및 모델 섹션을 보여줍니다.

![\[배포된 여러 모델을 보여주는 엔드포인트의 메인 페이지의 스크린샷입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/sagemaker/latest/dg/images/inference/studio-goldfinch-multi-model-endpoint.png)


각 변형 또는 모델의 설정을 추가하거나 편집할 수 있습니다. 변형을 선택하고 기본 Auto-scaling 정책을 활성화할 수도 있습니다. 이 정책은 나중에 **Auto-scaling** 탭에서 편집할 수 있습니다.

# 설정 보기
<a name="manage-endpoints-studio-settings"></a>

**설정** 탭에서 엔드포인트의 관련 AWS IAM 역할, 암호화에 사용되는 AWS KMS 키(해당하는 경우), VPC 이름 및 네트워크 격리 설정을 볼 수 있습니다.

# 추론 테스트
<a name="manage-endpoints-studio-test"></a>

**추론 테스트** 탭에서 배포된 모델에 테스트 추론 요청을 보낼 수 있습니다. 이는 엔드포인트가 예상대로 요청에 응답하는지 확인하고 싶을 때 유용합니다.

추론을 테스트하려면 다음을 수행합니다.

1. 모델의 **추론 테스트** 탭에서 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

   1. 엔드포인트를 테스트하고 Studio 인터페이스를 통해 응답을 받으려면 **요청 본문 입력**을 선택합니다.

   1. 로컬 환경에서 엔드포인트를 호출하고 프로그래밍 방식으로 응답을 수신하는 데 사용할 수 있는 AWS SDK for Python (Boto3) 예제를 복사하려면 **예제 코드 복사(Python)**를 선택합니다.

1. **모델**에서 엔드포인트에서 테스트할 모델을 선택합니다.

1. Studio 인터페이스 테스트 방법을 선택한 경우 드롭다운에서 원하는 응답 **콘텐츠 유형**을 선택할 수도 있습니다.

요청을 구성한 후 **요청 전송**(Studio 인터페이스를 통해 응답 수신) 또는 **복사**를 선택하여 Python 예제를 복사할 수 있습니다.

Studio 인터페이스를 통해 응답을 받으면 다음 스크린샷과 같습니다.

![\[Studio의 엔드포인트에서 성공적인 추론 테스트 요청의 스크린샷입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/sagemaker/latest/dg/images/inference/endpoint-test-inference.png)


# Auto Scaling
<a name="manage-endpoints-studio-autoscaling"></a>

**Auto-scaling** 탭에서 엔드포인트에 호스팅된 모델에 대해 구성된 모든 Auto-scaling 정책을 볼 수 있습니다. 다음 스크린샷은 **Auto-scaling** 탭을 보여줍니다.

![\[활성 정책 하나를 보여주는 Auto-scaling 탭의 스크린샷입니다.\]](http://docs.aws.amazon.com/ko_kr/sagemaker/latest/dg/images/inference/studio-endpoint-autoscaling.png)


**자동 크기 조정 편집**을 선택하여 정책을 변경하고 기본 자동 크기 조정 정책을 켜거나 끌 수 있습니다.

실시간 엔드포인트의 오토 스케일링에 대한 자세한 내용은 [Automatically Scale Amazon SageMaker AI Models](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/endpoint-auto-scaling.html)을 참조하세요. 엔드포인트에 대한 Auto-scaling 정책을 구성하는 방법을 잘 모르는 경우 [Inference Recommender Autoscaling 권장 사항 작업](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/dg/inference-recommender-autoscaling.html)을 사용하여 Auto-scaling 정책에 대한 권장 사항을 얻을 수 있습니다.