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# Amazon SageMaker Partner AI App SDK 설정


 다음 주제에서는 Amazon SageMaker Partner AI App과 함께 애플리케이션용 SDK를 설치하고 사용하는 데 필요한 프로세스를 간략하게 설명합니다. 애플리케이션용 SDK를 설치하고 사용하려면 애플리케이션의 SDK가 환경 변수를 선택하고 권한 부여를 트리거할 수 있도록 Partner AI App과 관련된 환경 변수를 지정해야 합니다. 다음 섹션에서는 지원되는 각 애플리케이션 유형별로 이 작업을 완료하는 데 필요한 단계에 대한 정보를 제공합니다.

## Comet


 Comet은 두 가지 제품을 제공합니다.
+  Opik은 소스 LLM 평가 프레임워크입니다.
+  Comet의 ML 플랫폼을 사용하여 전체 ML 수명 주기에서 모델을 추적, 비교, 설명 및 최적화할 수 있습니다.

Comet은 사용자가 상호 작용하는 제품을 기반으로 두 가지 SDK 사용을 지원합니다. Comet 또는 Opik SDK를 설치하고 사용하려면 다음 절차를 완료하세요. Comet SDK에 대한 자세한 내용은 [Quickstart](https://www.comet.com/docs/v2/guides/quickstart/)를 참조하세요. Opik SDK에 대한 자세한 내용은 [Open source LLM evaluation framework](https://github.com/comet-ml/opik)를 참조하세요.

1. Partner AI App과 함께 Comet 또는 Opik SDK를 사용하는 환경을 시작합니다. JupyterLab 애플리케이션 시작에 대한 자세한 내용은 [스페이스 생성](studio-updated-jl-user-guide-create-space.md) 섹션을 참조하세요. Code-OSS, Visual Studio Code - Open Source 애플리케이션 기반 Code Editor에 대한 자세한 내용은 [Studio에서 코드 편집기 애플리케이션 시작](code-editor-use-studio.md) 섹션을 참조하세요.

1.  Jupyter Notebook 또는 Code Editor 스페이스를 시작합니다.

1.  개발 환경에서 호환되는 Comet, Opik 및 SageMaker Python SDK 버전을 설치합니다. 호환 조건은 다음과 같습니다.
   +  SageMaker Python SDK 버전은 `2.237.0` 이상이어야 합니다.
   +  Comet SDK 버전은 최신 버전이어야 합니다.
   +  Opik SDK 버전은 Opik 애플리케이션에서 사용하는 버전과 일치해야 합니다. Opik 웹 애플리케이션 UI에 사용된 Opik 버전을 확인하세요. 단, Opik 애플리케이션 버전이 `1.1.5`일 때는 Opik SDK 버전이 `1.2.0` 이상이어야 합니다.
**참고**  
SageMaker JupyterLab은 SageMaker Python SDK가 설치된 상태로 제공됩니다. 그러나 버전이 `2.237.0`보다 낮은 경우 SageMaker Python SDK를 업그레이드해야 할 수 있습니다.

   ```
   %pip install sagemaker>=2.237.0 comet_ml
   
   ##or
   
   %pip install sagemaker>=2.237.0 opik=<compatible-version>
   ```

1.  애플리케이션 리소스 ARN에 대해 다음 환경 변수를 설정합니다. 이러한 환경 변수는 Comet 및 Opik SDK와 통신하는 데 사용됩니다. 이러한 값을 가져오려면 Amazon SageMaker Studio에서 애플리케이션의 세부 정보 페이지로 이동합니다.

   ```
   os.environ['AWS_PARTNER_APP_AUTH'] = 'true'
   os.environ['AWS_PARTNER_APP_ARN'] = '<partner-app-ARN>'
   ```

1.  Comet 애플리케이션의 경우 SDK URL은 다음 단계에서 설정된 API 키의 일부로 자동으로 포함됩니다. 대신 `COMET_URL_OVERRIDE` 환경 변수를 설정하여 SDK URL을 수동으로 재정의할 수 있습니다.

   ```
   os.environ['COMET_URL_OVERRIDE'] = '<comet-url>'
   ```

1.  Opik 애플리케이션의 경우 SDK URL은 다음 단계에서 설정된 API 키의 일부로 자동으로 포함됩니다. 대신 `OPIK_URL_OVERRIDE` 환경 변수를 설정하여 SDK URL을 수동으로 재정의할 수 있습니다. Opik 작업 영역 이름을 가져오려면 Opik 애플리케이션을 참조하고 사용자의 작업 영역으로 이동합니다.

   ```
   os.environ['OPIK_URL_OVERRIDE'] = '<opik-url>'
   os.environ['OPIK_WORKSPACE'] = '<workspace-name>'
   ```

1.  Comet 또는 Opik의 API 키를 식별하는 환경 변수를 설정합니다. 이는 Comet 및 Opik SDK를 사용할 때 SageMaker에서 애플리케이션으로의 연결을 확인하는 데 사용됩니다. 이 API 키는 애플리케이션별로 다르며 SageMaker에서 관리하지 않습니다. 이 키를 가져오려면 애플리케이션에 로그인하고 API 키를 가져와야 합니다. Opik API 키는 Comet API 키와 동일합니다.

   ```
   os.environ['COMET_API_KEY'] = '<API-key>'
   os.environ["OPIK_API_KEY"] = os.environ["COMET_API_KEY"]
   ```

## Fiddler


 Fiddler Python Client를 설치하고 사용하려면 다음 절차를 완료하세요. Fiddler Python Client에 대한 자세한 내용은 [About Client 3.x](https://docs.fiddler.ai/python-client-3-x/about-client-3x)를 참조하세요.

1.  Partner AI App이 있는 Fiddler Python Client를 사용 중인 노트북 환경을 시작합니다. JupyterLab 애플리케이션 시작에 대한 자세한 내용은 [스페이스 생성](studio-updated-jl-user-guide-create-space.md) 섹션을 참조하세요. Code-OSS, Visual Studio Code - Open Source 애플리케이션 기반 Code Editor에 대한 자세한 내용은 [Studio에서 코드 편집기 애플리케이션 시작](code-editor-use-studio.md) 섹션을 참조하세요.

1.  Jupyter Notebook 또는 Code Editor 스페이스를 시작합니다.

1.  개발 환경에서 Fiddler Python Client 및 SageMaker Python SDK 버전을 설치합니다. 호환 조건은 다음과 같습니다.
   +  SageMaker Python SDK 버전은 `2.237.0` 이상이어야 합니다.
   +  Fiddler Python 클라이언트 버전은 애플리케이션에서 사용되는 Fiddler 버전과 호환되어야 합니다. UI에서 Fiddler 버전을 확인한 후 호환되는 Fiddler Python Client 버전에 대한 [Fiddler Compatibility Matrix](https://docs.fiddler.ai/history/compatibility-matrix)를 참조하세요.
**참고**  
SageMaker JupyterLab은 SageMaker Python SDK가 설치된 상태로 제공됩니다. 그러나 버전이 `2.237.0`보다 낮은 경우 SageMaker Python SDK를 업그레이드해야 할 수 있습니다.

   ```
   %pip install sagemaker>=2.237.0 fiddler-client=<compatible-version>
   ```

1.  애플리케이션 리소스 ARN 및 SDK URL에 대해 다음 환경 변수를 설정합니다. 이러한 환경 변수는 Fiddler Python Client와 통신하는 데 사용됩니다. 이러한 값을 가져오려면 Amazon SageMaker Studio에서 Fiddler 애플리케이션의 세부 정보 페이지로 이동합니다.   

   ```
   os.environ['AWS_PARTNER_APP_AUTH'] = 'true'
   os.environ['AWS_PARTNER_APP_ARN'] = '<partner-app-ARN>'
   os.environ['AWS_PARTNER_APP_URL'] = '<partner-app-URL>'
   ```

1.  Fiddler 애플리케이션의 API 키를 식별하는 환경 변수를 설정합니다. 이는 Fiddler Python Client를 사용할 때 SageMaker에서 Fiddler 애플리케이션으로의 연결을 확인하는 데 사용됩니다. 이 API 키는 애플리케이션별로 다르며 SageMaker에서 관리하지 않습니다. 이 키를 가져오려면 Fiddler 애플리케이션에 로그인하고 API 키를 가져와야 합니다.

   ```
   os.environ['FIDDLER_KEY'] = '<API-key>'
   ```

## Deepchecks


 Deepchecks Python SDK를 설치하고 사용하려면 다음 절차를 완료하세요.

1.  Partner AI App과 함께 Deepchecks Python SDK를 사용 중인 노트북 환경을 시작합니다. JupyterLab 애플리케이션 시작에 대한 자세한 내용은 [스페이스 생성](studio-updated-jl-user-guide-create-space.md) 섹션을 참조하세요. Code-OSS, Visual Studio Code - Open Source 애플리케이션 기반 Code Editor에 대한 자세한 내용은 [Studio에서 코드 편집기 애플리케이션 시작](code-editor-use-studio.md) 섹션을 참조하세요.

1.  Jupyter Notebook 또는 Code Editor 스페이스를 시작합니다.

1.  개발 환경에서 호환되는 Deepchecks Python SDK 및 SageMaker Python SDK 버전을 설치합니다.   Partner AI App이 Deepcheck `0.21.15` 버전을 실행 중입니다. 호환 조건은 다음과 같습니다.
   +  SageMaker Python SDK 버전은 `2.237.0` 이상이어야 합니다.
   +  Deepchecks Python SDK는 마이너 버전 `0.21`을 사용해야 합니다.
**참고**  
SageMaker JupyterLab은 SageMaker Python SDK가 설치된 상태로 제공됩니다. 그러나 버전이 `2.237.0`보다 낮은 경우 SageMaker Python SDK를 업그레이드해야 할 수 있습니다.

   ```
   %pip install sagemaker>=2.237.0 deepchecks-llm-client>=0.21,<0.22
   ```

1.  애플리케이션 리소스 ARN 및 SDK URL에 대해 다음 환경 변수를 설정합니다. 이러한 환경 변수는 Deepchecks Python SDK와 통신하는 데 사용됩니다. 이러한 값을 가져오려면 Amazon SageMaker Studio에서 애플리케이션의 세부 정보 페이지로 이동합니다.   

   ```
   os.environ['AWS_PARTNER_APP_AUTH'] = 'true'
   os.environ['AWS_PARTNER_APP_ARN'] = '<partner-app-ARN>'
   os.environ['AWS_PARTNER_APP_URL'] = '<partner-app-URL>'
   ```

1.  Deepchecks 애플리케이션의 API 키를 식별하는 환경 변수를 설정합니다. 이는 Deepchecks Python SDK를 사용할 때 SageMaker에서 Deepchecks 애플리케이션으로의 연결을 확인하는 데 사용됩니다. 이 API 키는 애플리케이션별로 다르며 SageMaker에서 관리하지 않습니다. 이 키를 가져오려면 [Setup: Python SDK Installation & API Key Retrieval](https://llmdocs.deepchecks.com/docs/setup-sdk-installation-api-key#generate-an-api-key-via-the-ui)을 참조하세요.

   ```
   os.environ['DEEPCHECKS_API_KEY'] = '<API-key>'
   ```

## Lakera


 Lakera는 SDK를 제공하지 않습니다. 대신 어느 프로그래밍 언어로든 사용 가능한 엔드포인트에 대한 HTTP 요청을 통해 Lakera Guard API와 상호 작용할 수 있습니다. 자세한 내용은 [Lakera Guard API](https://platform.lakera.ai/docs/api)를 참조하세요.

 Lakera에서 SageMaker Python SDK를 사용하려면 다음 단계를 완료하세요.

1.  Partner AI App을 사용 중인 환경을 시작합니다. JupyterLab 애플리케이션 시작에 대한 자세한 내용은 [스페이스 생성](studio-updated-jl-user-guide-create-space.md) 섹션을 참조하세요. Code-OSS, Visual Studio Code - Open Source 애플리케이션 기반 Code Editor에 대한 자세한 내용은 [Studio에서 코드 편집기 애플리케이션 시작](code-editor-use-studio.md) 섹션을 참조하세요.

1.  Jupyter Notebook 또는 Code Editor 스페이스를 시작합니다.

1.  개발 환경에서 호환되는 SageMaker Python SDK 버전을 설치합니다. SageMaker Python SDK 버전은 `2.237.0` 이상이어야 합니다.
**참고**  
SageMaker JupyterLab은 SageMaker Python SDK가 설치된 상태로 제공됩니다. 그러나 버전이 `2.237.0`보다 낮은 경우 SageMaker Python SDK를 업그레이드해야 할 수 있습니다.

   ```
   %pip install sagemaker>=2.237.0
   ```

1.  애플리케이션 리소스 ARN 및 SDK URL에 대해 다음 환경 변수를 설정합니다. 이러한 값을 가져오려면 Amazon SageMaker Studio에서 애플리케이션의 세부 정보 페이지로 이동합니다.

   ```
   os.environ['AWS_PARTNER_APP_ARN'] = '<partner-app-ARN>'
   os.environ['AWS_PARTNER_APP_URL'] = '<partner-app-URL>'
   ```