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# Amazon Q Developer
Amazon Q Developer는 더 나은 코드를 작성하는 데 도움이 되는 생성형 AI 대화형 어시스턴트입니다. Amazon Q Developer는 Amazon SageMaker Studio 내의 다음 IDE에서 사용 가능합니다.
+ JupyterLab
+ Code Editor, Code-OSS 기반, Visual Studio 코드 - 오픈 소스
다음 섹션을 사용하여 Amazon Q Developer를 설정하고 환경 내에서 사용하세요.
**Topics**
+ [사용자를 위한 Amazon Q Developer 설정](studio-updated-amazon-q-admin-guide-set-up.md)
+ [Amazon Q를 사용하여 Machine Learning 워크플로 가속화](studio-updated-user-guide-use-amazon-q.md)
+ [Amazon SageMaker Studio 애플리케이션에서 Amazon Q Developer 사용자 지정](q-customizations.md)
# 사용자를 위한 Amazon Q Developer 설정
Amazon Q Developer는 생성형 AI 대화형 도우미입니다. 새 도메인 또는 기존 도메인 내에서 Amazon Q Developer를 설정할 수 있습니다. 다음 정보를 사용하여 Amazon Q Developer를 설정합니다.
Amazon Q Developer를 사용하면 사용자가 다음을 수행할 수 있습니다.
+ SageMaker AI 기능을 독립적으로 또는 다른 AWS 서비스와 함께 사용하는 방법에 대한 step-by-step 지침을 받습니다.
+ 샘플 코드를 가져와 데이터 준비, 훈련, 추론, MLOps 작업을 시작합니다.
+ 코드를 실행하는 동안 발생하는 오류를 디버깅하고 해결하기 위한 문제 해결 지원을 받습니다.
**참고**
Studio의 Amazon Q Developer는 프리 티어 구독이든 프로 티어 구독이든 관계없이 서비스를 개선하기 위해 사용자 콘텐츠를 사용하지 않습니다. IDE 수준 원격 측정 공유의 경우 Amazon Q는 질문 수, 추천 수락 또는 거부 여부 등 사용자의 사용량을 추적할 수 있습니다. 이 원격 측정 데이터에는 사용자의 IP 주소와 같은 개인 식별 정보가 포함되지 않습니다. 데이터 보호 및 옵트아웃 지침에 대한 자세한 내용은 [IDE의 데이터 공유 옵트아웃](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/opt-out-IDE.html)을 참조하세요.
Pro 또는 Free Tier 구독으로 Amazon Q Developer를 설정할 수 있습니다. Pro 티어는 사용량 제한 및 기타 기능이 더 높은 유료 구독 서비스입니다. 계층 간의 차이점에 대한 자세한 내용은 [Amazon Q Developer의 서비스 계층 이해를 참조](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/q-tiers.html)하세요.
Amazon Q Developer Pro 구독에 대한 자세한 내용은 [Amazon Q Developer Pro 구독을 참조](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/q-admin-setup-subscribe-general.html)하세요.
## Amazon Q Developer 프리 티어에 대한 지침 설정:
Amazon Q Developer 프리 티어를 설정하려면 다음 절차를 사용하세요.
**Amazon Q Developer 프리 티어 설정**
1. JupyterLab 또는 Code Editor 스페이스를 생성하는 데 사용한 IAM 역할에 다음 정책을 추가합니다.
------
#### [ JSON ]
****
```
{
"Version":"2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": [
"q:SendMessage"
],
"Resource": [
"*"
]
},
{
"Sid": "AmazonQDeveloperPermissions",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"codewhisperer:GenerateRecommendations"
],
"Resource": "*"
}
]
}
```
------
1. Amazon SageMaker Studio로 이동합니다.
1. JupyterLab 또는 Code Editor 스페이스를 엽니다.
1. **Launcher**로 이동하여 **터미널**을 선택합니다.
1. JupyterLab에서 다음을 수행합니다.
1. `restart-jupyter-server`를 지정합니다.
1. 브라우저를 다시 시작하고 Amazon SageMaker Studio로 돌아갑니다.
## Amazon Q Developer Pro 티어에 대한 지침 설정:
**사전 조건**
Amazon Q Pro를 설정하려면 다음이 필요합니다.
IAM Identity Center가 액세스 수단으로 구성된 조직에 대해 설정된 Amazon SageMaker AI 도메인
Amazon Q Developer Pro 구독.
조직에 이미 설정한 도메인을 업데이트하는 경우 Amazon Q Developer를 사용하도록 업데이트해야 합니다. AWS Management Console 또는를 사용하여 도메인을 AWS Command Line Interface 업데이트할 수 있습니다.
Amazon Q Developer 프로필의 ARN을 사용해야 합니다. [Q 개발자 설정 페이지](https://console.aws.amazon.com/amazonq/developer/settings)에서 Q 프로필 ARN을 찾을 수 있습니다.
다음 AWS Command Line Interface 명령을 사용하여 도메인을 업데이트할 수 있습니다.
```
aws --region AWS 리전 sagemaker update-domain --domain-id domain-id --domain-settings-for-update "AmazonQSettings={Status=ENABLED,QProfileArn=Q-Profile-ARN}"
```
다음 절차를 사용하여 AWS Management Console내에서 도메인을 업데이트할 수도 있습니다.
1. [Amazon SageMaker AI](https://console.aws.amazon.com/sagemaker) 콘솔로 이동합니다.
1. 도메인을 선택합니다.
1. **앱 구성**을 선택합니다.
1. **SageMaker AI 애플리케이션용 Amazon Q Developer**에서 **편집**을 선택합니다.
1. **이 도메인에서 Amazon Q Developer 활성화**를 선택합니다.
1. Q 프로필 ARN을 제공합니다.
1. **제출**을 선택합니다.
Amazon Q Developer 프로필의 ARN을 사용해야 합니다. [Amazon Q Developer 콘솔](https://console.aws.amazon.com/amazonq/developer)의 **Amazon Q 계정 세부 정보** 페이지에서 Q 프로필의 ARN을 찾을 수 있습니다.
**조직용 설정**은 IAM Identity Center를 사용할 수 있는 Amazon SageMaker AI 도메인의 고급 설정입니다. 도메인을 설정하는 방법과 IAM Identity Center 설정에 대한 자세한 내용은 [Amazon SageMaker AI에 사용자 지정 설정 사용](onboard-custom.md) 섹션을 참조하세요.
새 도메인에서 Amazon Q Developer를 설정할 때 또는 로컬 시스템에서 다음 AWS Command Line Interface 명령을 사용할 AWS Management Console 수 있습니다.
```
aws --region AWS 리전 sagemaker create-domain --domain-id domain-id --domain-name "example-domain-name" --vpc-id example-vpc-id --subnet-ids example-subnet-ids --auth-mode SSO --default-user-settings "ExecutionRole=arn:aws:iam::111122223333:role/IAM-role",--domain-settings "AmazonQSettings={status=ENABLED,qProfileArn=Q-profile-ARN" --query example-domain-ARN--output text
```
다음 AWS CLI 명령을 사용하여 Amazon Q Developer를 비활성화할 수 있습니다.
```
aws --region AWS 리전 sagemaker update-domain --domain-id domain-id --domain-settings-for-update "AmazonQSettings={Status=DISABLED,QProfileArn=Q-Profile-ARN}"
```
SDK는 최신 버전의 AWS Command Line Interface을 사용하는 것이 좋습니다. 업데이트에 대한 자세한 내용은의 최신 버전 설치 또는 업데이트를 AWS CLI참조하세요. [AWS Command Line Interface](https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/userguide/getting-started-install.html)
Amazon Q Developer와 VPC 간에 연결을 설정해야 하는 경우 [Amazon Q용 인터페이스 VPC 엔드포인트 생성](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/vpc-interface-endpoints.html#vpc-endpoint-create)을 참조하세요.
**참고**
Amazon Q Developer에는 다음과 같은 제한이 있습니다.
공유 스페이스를 지원하지 않습니다.
Amazon Q Developer는 코드 제안이 공개적으로 사용 가능한 코드와 너무 유사한지를 감지합니다. 참조 트래커는 리포지토리 URLs 및 라이선스로 제안에 플래그를 지정하거나 이를 필터링할 수 있습니다. 이렇게 하면 참조된 코드와 그 사용량을 채택하기 전에 검토할 수 있습니다. 나중에 검토할 수 있도록 모든 참조가 기록되어 코드 흐름이 방해받지 않고 중단 없이 코딩을 계속할 수 있습니다.
코드 참조에 대한 자세한 내용은 [코드 참조 사용 - Amazon Q Developer](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/code-reference.html) 및 [AI 코딩 도우미 - Amazon Q Developer FAQ](https://aws.amazon.com/q/developer/faqs/?refid=255ccf7b-4a76-4dcb-9b07-68709e2b636b#:~:text=Can%20I%20prevent%20Amazon%20Q%20Developer%20from%20recommending%20code%20with%20code%20references%3F)를 참조하세요.
Amazon Q는 미국 동부(버지니아 북부) AWS 리전내에서 모든 사용자 상호 작용 데이터를 처리합니다. Amazon Q가 데이터 및 지원되는 AWS 리전 을 처리하는 방법에 대한 자세한 내용은 [Amazon Q Developer용 지원 리전 섹션](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/regions.html)을 참조하세요.
Amazon Q는 Amazon SageMaker Studio 내에서만 작동합니다. Amazon SageMaker Studio Classic에서는 지원되지 않습니다.
JupyterLab에서 Amazon Q는 SageMaker AI Distribution 이미지 버전 2.0 이상에서 작동합니다. Code Editor에서 Amazon Q는 SageMaker AI Distribution 이미지 버전 2.2.1 이상에서 작동합니다.
JupyterLab의 Amazon Q Developer는 Jupyter AI 확장 내에서 작동합니다. Amazon Q를 사용하는 동안에는 확장 내에서 다른 3P 모델을 사용할 수 없습니다.
## 의 Amazon Q 사용자 지정 Amazon SageMaker AI
Amazon Q Developer Pro를 사용하는 경우 *사용자 지정*을 생성할 수 있습니다. Amazon Q Developer는 사용자 지정을 통해 회사의 코드베이스를 기반으로 제안을 제공합니다. Amazon Q Developer에서 사용자 지정을 생성하면 JupyterLab 및 Amazon SageMaker Studio의 Code Editor에서 사용할 수 있습니다. 사용자 지정 설정에 대한 자세한 내용은 *Amazon Q Developer 사용 설명서*의 [Customizing suggestions](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/customizations.html)을 참조하세요.
# Amazon Q를 사용하여 Machine Learning 워크플로 가속화
Amazon Q Developer는 기계 학습 개발을 위한 AI 기반 동반자입니다. Amazon Q Developer를 사용하면 다음을 수행할 수 있습니다.
+ SageMaker AI 기능을 독립적으로 또는 다른 AWS 서비스와 함께 사용하는 방법에 대한 step-by-step 지침을 받습니다.
+ 샘플 코드를 가져와 데이터 준비, 훈련, 추론, MLOps 작업을 시작합니다.
Amazon Q Developer를 사용하려면 JupyterLab 또는 Code Editor 환경의 왼쪽 탐색에서 **Q**를 선택합니다.
**Q** 아이콘이 표시되지 않으면 관리자가 사용자를 위해 Q 아이콘을 설정해야 합니다. Amazon Q Developer 설정에 대한 자세한 내용은 [사용자를 위한 Amazon Q Developer 설정](studio-updated-amazon-q-admin-guide-set-up.md) 섹션을 참조하세요.
Amazon Q는 코드를 작성하는 데 도움이 되는 제안을 자동으로 제공합니다. 채팅 인터페이스를 통해 제안을 요청할 수도 있습니다.
# Amazon SageMaker Studio 애플리케이션에서 Amazon Q Developer 사용자 지정
JupyterLab 및 Amazon SageMaker Studio의 Code Editor 애플리케이션에서 Amazon Q Developer를 사용자 지정할 수 있습니다. 사용자 지정하면 Q Developer가 코드베이스의 예시를 기반으로 제안과 답변을 제공합니다. Amazon Q Developer Pro를 사용하는 경우 해당 서비스로 생성한 모든 사용자 지정을 로드할 수 있습니다.
## JupyterLab에서 사용자 지정
JupyterLab에서는 Amazon Q Developer Pro로 생성한 모든 사용자 지정을 로드할 수 있습니다. 또는 JupyterLab 스페이스에서 스페이스에 업로드하는 파일로 Q Developer를 로컬로 사용자 지정할 수 있습니다.
### Amazon Q Developer Pro에서 생성한 사용자 지정을 사용하는 방법
사용자 지정을 로드하면 Q Developer는 사용자 지정을 생성하는 데 사용한 코드베이스를 기반으로 제안을 제공합니다. 또한 **Amazon Q** 패널에서 채팅을 사용하면 사용자 지정과 상호 작용하게 됩니다.
사용자 지정 설정에 대한 자세한 내용은 *Amazon Q Developer 사용 설명서*의 [Customizing suggestions](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/customizations.html)을 참조하세요.
**사용자 지정을 로드하는 방법**
JupyterLab 스페이스를 열고 다음 단계를 완료합니다.
1. JupyterLab 하단의 상태 표시줄에서 **Amazon Q**를 선택합니다. 메뉴가 열립니다.
1. 메뉴에서 **기타 기능**을 선택합니다. **Amazon Q 기능** 탭이 기본 작업 영역에서 열립니다.
1. **Amazon Q 기능** 탭의 **사용자 지정 선택**에서 Q Developer 사용자 지정을 선택합니다.
1. 다음 방법 중 하나로 사용자 지정과 상호 작용합니다.
+ 노트북을 생성하고 노트북에 코드를 작성합니다. 이렇게 하면 Q Developer는 사용자 지정에 따라 맞춤형 인라인 제안을 자동으로 제공합니다.
+ 다음 단계에 따라 **Amazon Q** 패널에서 Q Developer와 채팅합니다.
1. JupyterLab의 왼쪽 사이드바에서 **Jupyter AI 채팅** 아이콘을 선택합니다. **Amazon Q** 패널이 열립니다.
1. **Amazon Q에 질문하기** 채팅 상자를 사용하여 사용자 지정과 상호 작용합니다.
### JupyterLab 스페이스의 파일로 Amazon Q Developer를 사용자 지정하는 방법
JupyterLab에서는 스페이스에 업로드하는 파일로 Q Developer를 사용자 지정할 수 있습니다. 그런 다음 **Amazon Q** 패널의 채팅에서 명령을 사용하여 Q Developer에 해당 파일에 대해 질문할 수 있습니다.
스페이스의 파일로 Q Developer를 사용자 지정하면 사용자 지정이 스페이스에만 존재합니다. 다른 스페이스나 Amazon Q Developer 콘솔과 같이 다른 곳에 사용자 지정을 로드할 수 없습니다.
Amazon Q Developer Pro를 사용하거나 프리 티어에서 Amazon Q Developer를 사용하는 경우 JupyterLab의 파일로 Q Developer를 사용자 지정할 수 있습니다.
**파일로 사용자 지정하는 방법**
JupyterLab 스페이스를 열고 다음 단계를 완료합니다.
1. 스페이스가 필수 임베딩 모델로 구성되어 있는지 확인합니다. 기본 임베딩 모델인 **CodeSage :: codeage-small**을 사용하는 경우에만 JupyterLab에서 Q Developer를 사용자 지정할 수 있습니다. 확인하려면 다음을 수행하세요.
1. JupyterLab의 왼쪽 사이드바에서 **Jupyter AI 채팅** 아이콘을 선택합니다. **Amazon Q** 패널이 열립니다.
1. 패널 오른쪽 상단에 있는 설정 아이콘을 선택합니다.
1. **임베딩 모델**에서 필요한 경우 **CodeSage :: codeage-small**을 선택하고 **변경 사항 저장**을 선택합니다.
1. 패널 오른쪽 상단에 있는 뒤로 아이콘을 선택합니다.
1. Q Developer를 사용자 지정하려는 파일을 업로드하려면 **파일 브라우저** 패널에서 **파일 업로드** 아이콘을 선택합니다.
1. 파일을 업로드한 후 **Amazon Q에 질문하기** 채팅 상자에 `/learn file path/`를 입력합니다. *file path/*를 JupyterLab 스페이스의 파일 경로로 바꿉니다. Amazon Q가 파일 처리를 완료하면 Amazon Q 패널에서 채팅 메시지로 확인해 줍니다.
1. Q Developer에 파일에 대한 질문을 하려면 채팅 상자에 `/ask`를 입력하고 질문과 함께 명령을 따릅니다. Amazon Q는 파일을 기반으로 답변을 생성하고 채팅에서 응답합니다.
옵션 및 지원되는 인수와 같은 `/learn` 및 `/ask` 명령에 대한 자세한 내용은 Jupyter AI 사용 설명서의 [Learning about local data](https://jupyter-ai.readthedocs.io/en/latest/users/index.html#learning-about-local-data)를 참조하세요. 이 페이지에서는 Jupyternaut AI 챗봇에서 명령을 사용하는 방법을 설명합니다. Amazon SageMaker Studio의 JupyterLab은 동일한 명령 구문을 지원합니다.
## Code Editor에서 사용자 지정
Amazon Q Developer Pro에서 사용자 지정을 생성한 경우 Code Editor에서 로드할 수 있습니다. 그러면 Q Developer가 코드에 대한 제안을 제공할 때 사용자 지정을 생성하는 데 사용한 코드베이스를 기반으로 합니다. 또한 **Amazon Q: 채팅** 패널에서 채팅을 사용하면 사용자 지정과 상호 작용하게 됩니다.
**Amazon Q Developer Pro에서 생성한 사용자 지정을 사용하는 방법**
Code Editor 스페이스를 열고 다음 단계를 완료합니다.
1. Code Editor 메뉴에서 **보기**를 선택하고 **명령 팔레트**를 선택합니다.
1. 명령 팔레트에서 **>Amazon Q: Select Customization** 입력을 시작하고 명령이 나타나면 필터링된 명령 목록에서 해당 옵션을 선택합니다. 명령 팔레트에 Q Developer 사용자 지정이 표시됩니다.
1. 사용자 지정을 선택합니다.
1. 다음 방법 중 하나로 사용자 지정과 상호 작용합니다.
+ Python 파일 또는 Jupyter Notebook을 생성하고 여기에 코드를 작성합니다. 이렇게 하면 Q Developer는 사용자 지정에 따라 맞춤형 인라인 제안을 자동으로 제공합니다.
+ 다음 단계에 따라 **Amazon Q** 패널에서 Q Developer와 채팅합니다.
1. Code Editor의 왼쪽 사이드바에서 **Amazon Q** 아이콘을 선택합니다. **Amazon Q: 채팅** 패널이 열립니다.
1. 채팅 상자를 사용하여 사용자 지정과 상호 작용합니다.
Q Developer의 기능에 대한 자세한 내용은 *Amazon Q Developer 사용 설명서*의 [Using Amazon Q Developer in the IDE](https://docs.aws.amazon.com/amazonq/latest/qdeveloper-ug/q-in-IDE.html)를 참조하세요.