클라우드 기반 Jupyter Notebook (Cloud Base Notebook) 종류

클라우드 기반 노트북은 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 실행되는 웹 기반 노트북 애플리케이션입니다. 사용자는 코드를 생성, 편집 및 실행할 수 있을 뿐만 아니라 브라우저 창에서 마크다운을 사용하여 작업을 문서화할 수 있습니다. 클라우드 기반의 노트북은 사용자의 로컬 시스템이 아닌 원격 서버에 저장되고 실행됩니다. Jupyter Notebook과 같은 기존 데스크톱 기반 노트북 애플리케이션과 유사하지만 인터넷 연결이 있는 곳이면 어디에서나 액세스할 수 있다는 이점을 가지고 있고 로컬 하드웨어 없이도 GPU 및 TPU와 같은 강력한 계산 리소스에 액세스할 수 있을 뿐만 아니라 다른 사람과 쉽게 협업하고 작업을 공유할 수 있다는 장점을 가지고 있습니다.

인기 있는 클라우드 기반 노트북 서비스로는 Google Colab, Azure Notebooks, Kaggle Kernels, CoCalc, Datalore, IBM Watson Studio등이 있습니다.

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Amazon SageMaker

기계 학습 - Amazon Web Services

Amazon SageMaker는 Amazon Web Services (AWS)가 제공하는 완전 관리형 플랫폼으로, 머신러닝 모델을 크기에 맞게 구축, 훈련, 배포하는 것을 쉽게 해줍니다. SageMaker는 데이터 과학자들과 개발자들이 머신러닝 모델을 구축하고 배포하는데 필요한 다양한 도구와 서비스를 제공합니다. 이러한 도구들은 Jupyter 노트북, 머신러닝 워크벤치, 모델 구축과 훈련 환경, 모델 호스팅과 배포 서비스를 포함하고 있습니다. SageMaker는 TensorFlow, PyTorch, MXNet과 같은 인기있는 머신러닝 프레임워크와 통합되며, 사전 구축된 최적화된 모델 아키텍처를 사용할 수 있도록 합니다. SageMaker는 자동 모델 튜닝과 실시간 모니터링과 로깅도 제공하며, 모델 성능을 추적하고 개선할 수 있도록 도와줍니다. S3, EC2등 AWS 서비스와도 연동을 지원합니다.

Google Colaboratory (Colab)

Google Colaboratory

Google Colab(Colaboratory의 줄임말)은 Google에서 기계 학습 개발을 위해 제공하는 무료 웹 기반 서비스입니다. 사용자가 코드를 작성하고 실행할 수 있을 뿐만 아니라 작업을 마크다운으로 문서화할 수 있는 Jupyter 노트북 환경을 제공합니다. Colab은 사용자가 자체 하드웨어를 설정하고 유지 관리하지 않고도 특히 GPU 및 TPU와 같은 리소스를 액세스할 수 있기때문에 데이터 과학, 기계 학습 및 딥 러닝 작업에 유용합니다. Colab은 Google 드라이브와 통합되어 사용자가 데이터와 노트북에 쉽게 액세스하고 공유할 수 있습니다. 또한 사용자는 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 널리 사용되는 기계 학습 프레임워크를 포함하여 Python 생태계에서 라이브러리 및 모듈을 가져올 수 있고 공동 작업을 지원하므로 여러 사용자가 동시에 동일한 노트북에서 작업할 수 있습니다. Colab은 기본 인프라에 대해 걱정할 필요 없이 모델의 프로토타입을 신속하게 만들고 테스트하려는 데이터 과학자 및 기계 학습 엔지니어에게 좋은 환경을 제공하고 재현이 가능한 상태로 작업을 공유하려는 학생과 연구원에게도 매우 좋습니다.

Azure Notebooks

Microsoft의 전자 필기장 - Visual Studio

Azure Notebooks는 데이터 과학, 기계 학습 및 교육을 위해 Microsoft에서 제공하는 무료 웹 기반 서비스입니다. Google Colab과 유사하게 사용자가 코드를 작성, 실행 및 문서화할 수 있는 Jupyter 노트북 환경을 제공합니다. Azure Machine Learning 서비스와 통합되어 클라우드에서 모델을 쉽게 교육하고 배포할 수 있고 사용자는 Azure에서 관리하는 Virtual Machines 또는 Databricks와 같은 강력한 컴퓨팅 리소스에 액세스할 수 있기때문에 필요에 따라 리소스를 확장할 수 있습니다. 또한 Python, R, F# 및 Julia와 같은 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다. Azure Notebooks를 사용하면 사용자가 데이터와 노트북에 쉽게 액세스하고 공유할 수 있으며 공동 작업이 가능하여 여러 사용자가 동시에 동일한 노트북에서 작업할 수 있습니다. 노트북을 웹 페이지나 Github Gist로 쉽게 공유할 수 있는 기능도 제공하고 리소스를 사용하여 모델을 빠르게 프로토타이핑하고 테스트하려는 데이터 과학자 및 기계 학습 엔지니어와 재현 가능한 방식으로 작업을 공유하려는 연구원 및 교육자에게 적합합니다.

IBM Watson Studio

IBM Watson Studio - 개요

IBM Watson Studio는 IBM에서 제공하는 데이터 과학 및 기계 학습을 위한 클라우드 기반 플랫폼입니다. 데이터 과학자, 개발자 및 비즈니스 분석가가 협력하여 기계 학습 모델 및 분석 솔루션을 구축하고 배포할 수 있는 협업 환경을 제공합니다. Jupyter 노트북, 기계 학습 워크벤치, 모델 구축 및 교육 환경, 모델 호스팅 및 배포 서비스를 비롯한 다양한 도구와 서비스를 제공합니다. 또한 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 널리 사용되는 기계 학습 프레임워크와의 통합 및 내장형 알고리즘이 포함되어 있어 사용자가 사전 구축된 최적화된 모델 아키텍처를 활용할 수 있습니다. Watson Studio의 고유한 기능 중 하나는 Watson Knowledge Catalog, Watson Machine Learning 및 Watson Studio AutoAI와 같은 IBM의 다른 클라우드 서비스와의 통합으로, 사용자가 해당 서비스에 저장된 데이터 및 모델에 쉽게 액세스하고 활용할 수 있습니다. 또한 Watson Studio는 프로젝트 관리 및 협업과 같은 기능을 제공하므로 팀 구성원과 작업을 쉽게 공유하고 버전을 제어할 수 있습니다.

Binder

The Binder Project

Binder는 오픈 소스 플랫폼으로, 사용자가 Jupyter 노트북, RStudio 등의 도구를 포함한 상호 작용적인 컴퓨팅 환경을 만들고 공유할 수 있도록 해줍니다. Binder는 코드를 실행하고 공유하며, 프로젝트와 연구를 공동 작업할 수 있도록 합니다. 이러한 기능은 특히 데이터 과학과 재현 가능한 연구에서 유용합니다. Binder는 repo2docker라는 도구를 사용하여 GitHub 저장소를 실행 중인 컨테이너로 변환하며, 웹 인터페이스를 통해 접근 가능합니다. Binder는 Kubernetes라는 강력한 오케스트레이션 도구 위에 구축되어 있어, 다수의 사용자의 요구를 만족시킬 수 있도록 스케일링 할 수 있습니다.

Kaggle Kernels

Kaggle: Your Machine Learning and Data Science Community

Kaggle Kernels는 데이터 과학 및 기계 학습 대회를 위한 플랫폼인 Kaggle에서 제공하는 서비스입니다. 사용자가 코드와 데이터를 작성, 실행 및 공유할 수 있는 클라우드 기반 노트북 환경입니다. Google Colab 및 Azure Notebooks와 같은 다른 노트북 서비스와 유사하지만 특히 데이터 과학 및 기계 학습 작업에 맞게 조정되었습니다. 다양한 데이터 세트와 사전 훈련된 모델에 대한 액세스를 제공하여 사용자가 프로젝트를 쉽게 시작할 수 있도록 합니다. 또한 사용자는 공유 프로젝트에서 다른 사람과 협업하고 Kaggle 플랫폼을 통해 더 넓은 데이터 과학 커뮤니티와 작업을 공유할 수 있습니다. Kaggle Kernels의 고유한 기능 중 하나는 노트북에서 직접 커널(노트북)을 Kaggle 경쟁에 쉽게 제출할 수 있는 기능으로, 이를 통해 사용자는 모델과 솔루션을 빠르게 테스트하고 개선할 수 있습니다. Kaggle Kernels는 Kaggle 대회에 참가하려는 데이터 과학자 및 기계 학습 엔지니어와 공개 커널 및 데이터 세트를 탐색하여 데이터 과학 커뮤니티에서 배우고자 하는 사람들에게 매우 좋습니다.

CoCalc

CoCalc – Collaborative Calculation

CoCalc("Collaborative Calculation in the Cloud"의 줄임말)는 수학 및 과학 계산 작업을 위한 클라우드 기반 협업 환경을 제공하는 웹 기반 서비스입니다. Google Colab, Azure Notebooks 및 Kaggle Kernels와 같은 다른 노트북 서비스와 유사하지만 주로 수학, 통계 및 컴퓨터 과학에 중점을 둡니다. 여러 사용자가 동시에 동일한 노트북에서 작업할 수 있는 실시간 협업 기능이 있는 Jupyter 노트북 인터페이스를 제공합니다. 또한 Python, R, Julia 및 Sage와 같은 다양한 언어를 지원하고 Linux 서버 클러스터에서 계산을 실행할 수 있는 기능을 통해 강력한 컴퓨팅 환경을 제공합니다. 사용자가 자신의 작업을 다른 사람과 공유할 수 있도록 하고 프로젝트를 구성, 관리 및 게시하기 위한 다양한 도구를 제공합니다. 또한 Github 및 Dropbox와 같은 다른 서비스와 통합할 수 있는 기능을 제공합니다.

Datalore

Datalore: JetBrains의 공동 작업 데이터 과학 플랫폼

Datalore는 JetBrains에서 개발한 웹 기반 데이터 과학 및 기계 학습 플랫폼입니다. Google Colab, Azure Notebooks 및 Kaggle Kernels와 같은 다른 노트북 기반 서비스와 유사하지만 데이터 워크플로를 보다 효율적이고 생산적으로 만들기 위해 다양한 추가 기능을 제공합니다. Jupyter와 유사한 노트북 인터페이스를 제공하며 Python, R 및 SQL을 비롯한 여러 언어를 지원합니다. 또한 데이터 시각화, 데이터 정리 및 기계 학습을 위한 다양한 도구와 Pandas, Numpy 및 Scikit-learn과 같은 인기 있는 데이터 라이브러리를 기본적으로 지원합니다. Datalore의 고유한 기능 중 하나는 PyCharm 및 IntelliJ IDEA와 같은 다른 JetBrains 도구와의 통합으로 사용자가 노트북 인터페이스와 모든 기능을 갖춘 IDE 간에 쉽게 전환할 수 있습니다. 또한 Datalore에는 버전 제어 시스템이 내장되어 있고 Git 통합을 지원하므로 변경 사항을 쉽게 추적하고 팀의 다른 구성원과 협업할 수 있습니다.