SageMaker AI MLflow 포털 만들기
고급60분2026-05-30
AWS CDK로 배포할 React 포털과 Flask 프록시를 내려받아 설정한 뒤, ALB 헬스 체크와 MLflow REST API 호출로 SageMaker MLflow 팀 포털의 동작을 검증합니다. 최종적으로는 ALB 기반으로 접속하는 MLflow 포털 프로젝트와 실험 생성·run 생성·파라미터/메트릭 로그를 확인하는 Python API 테스트 스크립트를 만듭니다.
이 코칭은 터미널에서 진행됩니다
오른쪽 패널에서 설치 명령어를 복사하세요이런 걸 배워요
- AWS CDK 배포 전 로컬 도구와 AWS 인증 상태를 검증할 수 있습니다.
- React 포털, Flask 프록시, SageMaker AI MLflow Apps 사이의 요청 흐름을 설명할 수 있습니다.
- ALB health endpoint와 MLflow REST API를 사용해 배포 결과를 검증할 수 있습니다.
- 실험 생성, run 생성, 파라미터·메트릭 로그를 자동화 코드로 재현할 수 있습니다.
어떻게 진행해요
1. 환경과 AWS 인증 확인
2. 샘플 포털 코드 내려받기
3. 포털 요청 흐름 파악
4. 프로젝트 의존성 설치
5. CDK 부트스트랩 실행
6. 배포 스크립트 실행 권한 부여
7. ALB 포털 스택 배포
8. 포털 health 확인
9. MLflow API 테스트 코드 작성
10. 실험 생성과 로그 검증
AI 튜터가 각 단계를 하나씩 안내해줄 거예요