아마존 세이지메이커 파이썬 SDK v3는 스크립트 모드를 재설계해, 프레임워크별 Estimator 클래스들을 단일 ModelTrainer(학습)와 ModelBuilder(배포) 클래스로 통합했다. SourceCode 객체로 로컬 코드 디렉터리를 컨테이너에 런타임 동기화해, 컨테이너 이미지를 재빌드하지 않고도 학습 스크립트를 바로 수정·재실행할 수 있다. 이 글은 사이킷런 랜덤 포레스트 학습·배포와 LoRA 기반 Stable Diffusion 3.5 다중 GPU 파인튜닝 두 가지 실전 예제로 새 SDK 사용법을 보여준다. 동일한 API로 CPU 단일 모델부터 다중 GPU 생성형 AI까지 다룰 수 있어, 세이지메이커로 모델을 학습·배포하는 개발자의 반복 작업 속도를 크게 높여준다.

• •SDK v3는 SKLearn·PyTorch·XGBoost 등 프레임워크별 클래스를 ModelTrainer·ModelBuilder 단일 클래스로 통합
• •SourceCode 객체가 로컬 코드를 런타임에 컨테이너로 동기화해 컨테이너 재빌드 없이 코드 변경 가능
• •사이킷런 랜덤 포레스트와 Stable Diffusion 3.5 LoRA 파인튜닝 두 가지 엔드투엔드 예제 제공
• •warm pool(keep_alive_period) 설정으로 반복 재실행 시 대기시간을 분 단위에서 초 단위로 단축