AWS에 JupyterLab 설치
Teradata에서 제공하는 CloudFormation 템플릿을 사용하여 AWS Management Console에서 JupyterLab과 AI Unlimited 커널을 설치합니다.
이는 systemd로 제어되는 컨테이너에서 JupyterLab을 실행하여 서버 인스턴스를 배포합니다.
AWS 계정을 준비합니다.
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클라우드 관리자와 협력하여 JupyterLab 템플릿에 정의된 클라우드 리소스를 생성할 수 있는 IAM 권한이 있는지 확인합니다.
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명령을 실행하거나 디버깅하기 위해 JupyterLab 인스턴스에 액세스해야 하는 경우 키 쌍을 사용하여 SSH(Secure Shell)를 사용하여 안전하게 연결할 수 있습니다. 스택 세부 정보 지정 시 키 쌍이 필요합니다.
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ALB(Application Load Balancer) 또는 NLB(Network Load Balancer)를 사용하려면 다음 AWS 서비스를 관리할 수 있는 권한이 있는지 확인합니다. - AWS Certificate Manager— Route 53의 호스팅 영역 ID에 대한 새 인증서를 발급합니다. - AWS Route 53—사용자 지정 도메인 이름을 구성하고 DNS 쿼리를 로드 밸런서로 라우팅합니다.
저장소 복제
Teradata에서 제공하는 AI Unlimited GitHub 저장소의 배치
폴더에는 AI Unlimited를 설치하기 위한 템플릿, 매개변수 및 정책 파일이 포함되어 있습니다.
터미널 창을 열고 저장소를 복제합니다.
Jupyter 템플릿 찾기
JupyterLab용 CloudFormation 템플릿은 AI Unlimited GitHub 저장소에 있습니다.
deployments/aws/templates/jupyter
로드 밸런서를 사용할지 여부와 어떤 유형을 사용할지에 따라 템플릿을 선택합니다.
조직의 클라우드 관리자에게 지침을 요청할 수 있습니다.
- jupyter-alb.yaml
—다음 뒤의 JupyterLab을 호스팅합니다. Application Load Balancer
- jupyter-with-nlb.yaml
—다음 뒤의 JupyterLab을 호스팅합니다. Network Load Balancer
- jupyter-without-lb.yaml
—로드 밸런서가 없습니다.
템플릿을 로드합니다.
- AWS 콘솔에 로그인합니다.
노트
AWS Management Console에 대한 참조는 2024년 5월 29일 기준으로 최신 상태입니다.
- JupyterLab을 배포할 리전을 선택합니다.
주요 근무지와 가장 가까운 리전을 선택하는 것이 좋습니다. - 검색하여 CloudFormation으로 이동합니다.
- 스택 생성을 선택한 다음 **새로운 리소스 사용(표준)**을 선택합니다.
- 기존 템플릿 선택 및 템플릿 파일 업로드를 선택합니다.
- 사용할 템플릿 파일을 선택하고 다음을 클릭합니다.