JupyterLab 환경 상세 설명

JupyterLab은 데이터 과학, 과학 컴퓨팅 및 기계 학습 분야에서 가장 널리 사용되는 **차세대 웹 기반 대화형 개발 환경(IDE)**입니다. 이는 기존의 Jupyter Notebook의 기능을 확장하고 통합하여 훨씬 더 강력하고 유연한 사용자 경험을 제공합니다.

JupyterLab은 Vertex AI Workbench와 같은 클라우드 환경에서 개발자들이 코드를 작성하고 데이터를 탐색하며 결과를 시각화하는 데 핵심적인 역할을 합니다.

JupyterLab의 핵심 개념

JupyterLab은 웹 브라우저 내에서 다음과 같은 여러 구성 요소를 통합하여 제공하는 단일 인터페이스입니다.

1. Jupyter Notebook: 코드, 출력 결과(그래프, 텍스트), 마크다운 기반의 설명 텍스트를 문서(Notebook) 형태로 결합하여 순서대로 실행하고 공유할 수 있게 합니다. 이는 분석 과정과 결과를 함께 기록하는 데 최적화되어 있습니다.
2. 커널 (Kernel): 사용자가 선택한 프로그래밍 언어(Python, R, Julia 등)의 코드를 실제로 실행하는 계산 엔진입니다. Notebook 셀에서 코드를 실행하면, 해당 코드가 커널로 전송되어 처리되고 결과가 다시 Notebook으로 반환됩니다.

JupyterLab의 주요 기능 및 특징

JupyterLab은 기존 Notebook의 한계를 극복하고 개발자의 생산성을 높이는 다양한 기능을 제공합니다.

Vertex AI Workbench에서의 역할

Vertex AI Workbench 환경에서 JupyterLab은 다음과 같은 역할을 수행하며 ML 개발을 지원합니다.

1. 데이터 탐색: BigQuery나 Cloud Storage에 저장된 대규모 데이터를 Python 코드로 불러와 분석하고 시각화합니다.
2. 모델 실험: TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn 등의 ML 프레임워크를 사용하여 모델의 코드를 작성하고, 하이퍼파라미터 변경에 따른 성능 변화를 즉각적으로 확인합니다.
3. 결과 공유: 코드, 실행 결과, 분석 설명을 담은 Notebook 파일을 동료와 쉽게 공유하거나, Git을 통해 버전 관리합니다.
4. 클라우드 연동: Notebook에서 작성한 코드를 기반으로 Vertex AI Training Job을 실행하거나, Vertex AI Pipelines을 구축하는 초기 스크립트를 작성하는 데 사용됩니다.