AWS স্টুডিওর জন্য সরলীকৃত লগইন চালু করেছে, নতুন ব্যবহারকারীদের জন্য $100 ফ্রি টায়ার প্রদান করে

ME AI বার্তা, আজ, আমরা আনন্দের সাথে ঘোষণা করছি যে নতুন Amazon SageMaker AI গ্রাহকদের শুধুমাত্র AWS-এ রেজিস্টার করে কয়েকটি ধাপ পূরণ করলেই একটি সম্পূর্ণ কনফিগারড Amazon SageMaker Studio পরিবেশে প্রবেশ করতে পারবেন। আপনি আপনার বিদ্যমান লগইন পদ্ধতি, যেমন Amazon, Apple, GitHub, Google অ্যাকাউন্ট বা ইমেইল ঠিকানা ব্যবহার করতে পারেন। বেশিরভাগ গ্রাহককে উন্নত AWS অ্যাকাউন্ট সেটআপ, ক্রেডিট কার্ডের তথ্য প্রবেশ করা, বা পরিবেশটি হাতে করে কনফিগার করা দরকার হবে না। নতুন গ্রাহকদের 100 ডলারের AWS Free Tier ক্রেডিটও প্রদান করা হবে, যা SageMaker AI-এর বিভিন্ন ফিচারগুলির জন্য ব্যবহার করা যাবে, যার মধ্যে রয়েছে মডেল কাস্টমাইজেশন, ট্রেনিং জব, Studio notebook, এবং এন্ডপয়েন্ট ডিপ্লয়মেন্ট।
এই পোস্টটি আমাদের আগের পোস্ট “Hugging Face থেকে একক ক্লিকে Amazon SageMaker Studio-এ প্রবেশ করুন”-এর পরিপ্রেক্ষিতে লেখা। সেই পোস্টে আমরা Hugging Face মডেল পেজের ডিপ লিঙ্ক ব্যবহার করে সরাসরি SageMaker Studio ওয়ার্কফ্লোতে প্রবেশ করার পদ্ধতি বর্ণনা করেছি। এই বছরের শুরুতে, আমরা Studio পরিবেশ তৈরির সময় 2 মিনিট থেকে প্রায় 20 সেকেন্ডে কমিয়েছি এবং প্রতিটি নতুন Studio ডোমেইনে মডেল কাস্টমাইজেশন অনুমতি পূর্বনির্ধারিতভাবে সক্ষম করেছি। এই উন্নতিগুলি Studio-এ প্রবেশের পরে ডেভেলপারদের জন্য বড় বাধা দূর করেছে, তবুও Studio-এ প্রবেশের আগে এখনও একটি প্রধান বাধা রয়েছে: AWS অ্যাকাউন্ট তৈরি। নতুন গ্রাহকদের ইমেইল ঠিকানা, যোগাযোগের তথ্য, ফোন নম্বর, পেমেন্টের তথ্য এবং সাপোর্ট প্ল্যানটির সত্যায়নের মাধ্যমেই AWS-এর সাথে শুরু করতে হয়। Hugging Face-এর মতো, মিনিটগুলিতেই লগইন করে ডেভেলপমেন্ট শুরু করতে অভ্যস্ত ব্যক্তিগত ডেভেলপারদেরকেও, 10-15টি 1-2টি 2-3টি 3-4টি 4-5টি 5-6টি 6-7টি 7-8টি 8-9টি 9-10টি 10-11টি 11-12টি 12-13টি 13-14টি 14-15টি 15-16টি 16-17টি 17-18টি 18-19টি 19-20টি 20-21টি 21-22টি 22-23টি 23-24টি 24-25টি 25-26টি 26-27টি 27-28টি 28-29টি 29-30টি 30-31টি 31-32টি 32-33টি 33-34টি 34-35টি 35-36টি 36-37টি 37-38টি 38-39টি 39-40টি 40-41টি 41-42টি 42-43টি 43-44টি 44-45টি 45-46টি 46-47টি 47-48টি 48-49টি 49-50টি 50-51টি 51-52টি 52-53টি 53-54টি 54-55টি 55-56টি 56-57টি 57-58টি 58-59টি 59-60টি 60-61টি 61-62টি 62-63টি 63-64টি 64-65টি 65-66টি 66-67টি 67-68টি 68-69টি 69-70টি 70-71টি 71-72টি 72-73টি 73-74টি 74-75টি 75-76টি 76-77টি 77-78টি 78-79টি 79-80টি 80-81টি 81-82টি 82-83টি 83-84টি 84-85টি 85-86টি 86-87টি 87-88টি 88-89টি 89-90টি 90-91টি 91-92টি 92-93টि
নতুন ফিচার
এই প্রকাশের সাথে, সেজমেকার স্টুডিওকে আপডেট করা AWS লগইন এবং রেজিস্ট্রেশন অভিজ্ঞতার সাথে একীভূত করা হয়েছে। এই অভিজ্ঞতা AWS অ্যাকাউন্ট তৈরি এবং ব্যবস্থাপনার জন্য নতুন বিকল্প প্রদান করে এবং সহযোগিতা প্রক্রিয়াকে সরলীকৃত করে। নতুন গ্রাহকরা তাদের বিদ্যমান পরিচয় অ্যাকাউন্ট ব্যবহার করে অ্যাকাউন্ট তৈরি করতে পারেন এবং সেজমেকার স্টুডিওতে ডেভেলপমেন্ট শুরু করতে পারেন।
নতুন লগইন অভিজ্ঞতা
নতুন গ্রাহকরা এখন Google, GitHub, Apple বা Amazon অ্যাকাউন্ট ব্যবহার করে বা ইমেইল ঠিকানা দিয়ে ২ থেকে ৩ ধাপে রেজিস্টার করতে পারেন। বেশিরভাগ গ্রাহকের জন্য উন্নত AWS অ্যাকাউন্ট রেজিস্টার করা, ফোন নম্বর যাচাই করা বা ক্রেডিট কার্ডের তথ্য প্রবেশ করার প্রয়োজন হয় না:

চিত্র 1: AWS রেজিস্ট্রেশন পৃষ্ঠায় সোশ্যাল মিডিয়া অ্যাকাউন্ট লগইন বিকল্প প্রদান করা হয়েছে

রেজিস্ট্রেশন সম্পন্ন হওয়ার পর, সেজমেকার এআই প্রায় ২০ সেকেন্ডের মধ্যে আপনার স্টুডিও পরিবেশ তৈরি করবে। তারপর, আপনি আপনার শুরুর অবস্থানের সাথে সঙ্গতিপূর্ণ পৃষ্ঠায় পৌঁছাবেন। উদাহরণস্বরূপ, আপনি হাগিং ফেসে একটি মডেল খুঁজে বেছে নিতে পারেন এবং তারপর সেজমেকার এআই-এ ডিপ্লয় (Deploy on SageMaker AI) করে ডিপ্লয় করতে পারেন। তারপর, স্টুডিও ডিপ্লয় পৃষ্ঠা খুলবে এবং এন্ডপয়েন্ট তৈরির জন্য পূর্ব-কনফিগারড মডেল সহ:

চিত্র 2: Hugging Face মডেল অ্যামাজন সেজমেকার এআই-এ ডিপ্লয় করা

চিত্র 3: SageMaker Studio-এ এন্ডপয়েন্ট সেটিংস কনফিগার করুন

সর্বোচ্চ 200 ডলার ফ্রি টায়ার পয়েন্ট পান, বেশিরভাগ গ্রাহকের জন্য ক্রেডিট কার্ডের প্রয়োজন হয় না
নতুন গ্রাহকদের জন্য 100 ডলারের AWS ফ্রি টিয়ার ক্রেডিট প্রদান করা হয়, যা SageMaker AI-এর বিভিন্ন ফিচারের জন্য ব্যবহার করা যাবে, যেমন এন্ডপয়েন্ট ডিপ্লয়মেন্ট, মডেল কাস্টমাইজেশন, Studio notebook এবং মডেল ট্রেনিং। এছাড়াও, আপনি 100 ডলারের অতিরিক্ত ক্রেডিট পাওয়ার সুযোগ পাবেন। ক্রেডিটগুলি আপনার ব্যবহারের খরচ থেকে স্বয়ংক্রিয়ভাবে কাটা হবে; যখন আপনার ক্রেডিটের সীমা প্রায় শেষ হবে, তখন আপনি ইমেইলের মাধ্যমে সতর্কীকরণ পাবেন। ফ্রি টিয়ার 6 মাসের জন্য, অথবা ক্রেডিটগুলি শেষ হওয়ার সময়, যা আগে ঘটবে, তা প্রযোজ্য। তখন, সম্পদের ব্যবহার স্বয়ংক্রিয়ভাবে বন্ধ হয়ে যাবে, তাই আপনি অপরিকল্পিতভাবে ব্যবহারের জন্য অতিরিক্ত খরচের শিকার হবেন না। আপনি যেকোনো সময় পেমেন্টের তথ্য যোগ করে পেইড প্ল্যানে আপগ্রেড করতে পারেন।
পূর্বে প্রকাশিত ফলাফলের উপর ভিত্তি করে
নতুন লগইন অভিজ্ঞতা দ্বারা তৈরি পরিবেশে আগের প্রকাশের উন্নতি অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। মডেল কাস্টমাইজেশন, ট্রেনিং, মূল্যায়ন এবং ডিপ্লয়মেন্টের জন্য প্রয়োজনীয় অনুমতি পূর্বনির্ধারিতভাবে কনফিগার করা হয়েছে, তাই আপনাকে AWS Identity and Access Management (IAM) রোল তৈরি করার প্রয়োজন হবে না। যোগ্য অ্যাকাউন্টগুলির জন্য G5, G6 এবং G4dn GPU ইনস্ট্যান্সগুলি এন্ডপয়েন্ট, ট্রেনিং জব এবং Studio notebook-এর জন্য ডিফল্টভাবে উপলব্ধ। এছাড়াও, Studio-এর ইনস্ট্যান্স নির্বাচন মেনুতে কোটা উপলব্ধতা দেখানো হয়, যাতে আপনি দ্রুত কোন ইনস্ট্যান্স টাইপগুলি ব্যবহারযোগ্য তা দেখতে পাবেন।
শুরু করুন
আপনি তাত্ক্ষণিকভাবে নতুন লগইন পদ্ধতির অভিজ্ঞতা নিতে পারেন:

হাগিং ফেসে মডেল ব্রাউজ করুন, ডিপ্লয় (Deploy) নির্বাচন করুন, অ্যামাজন সেজমেকার এআই নির্বাচন করুন, তারপর সমর্থিত মডেলগুলিতে সেজমেকার এআই-এ কাস্টমাইজ (Customize on SageMaker AI) বা সেজমেকার এআই-এ ডিপ্লয় (Deploy on SageMaker AI) নির্বাচন করুন। আপনি Amazon SageMaker Studio পৃষ্ঠায় যাত্রা শুরু করতে পারেন এবং Amazon SageMaker AI-এর সাথে শুরু করুন (Get started with Amazon SageMaker AI) নির্বাচন করতে পারেন।
AWS লগইন পৃষ্ঠায়, গুগল, গিটহাব, অ্যাপল বা অ্যামাজন বেছে নিন, অথবা ইমেইল ঠিকানা লিখুন, তারপর কয়েকটি ধাপে অ্যাকাউন্ট তৈরির জন্য নির্দেশাবলী অনুসরণ করুন।
সম্পূর্ণভাবে কনফিগার করা SageMaker Studio পরিবেশে প্রবেশ করুন এবং ফ্রি টায়ার পয়েন্ট ব্যবহার করে ডেভেলপমেন্ট শুরু করুন।

নতুন AWS অ্যাকাউন্টের জন্য একটি নতুন লগইন অভিজ্ঞতা। যদি আপনার ইতিমধ্যে AWS অ্যাকাউন্ট থাকে, তবে লগইনের পদ্ধতি অপরিবর্তিত থাকবে।
শেষ কথা
নতুন লগইন অভিজ্ঞতা Amazon SageMaker AI খুঁজে পাওয়া থেকে বিল্ডিং শুরু করার মধ্যে শেষ প্রধান বাধা দূর করে। দ্রুত পরিবেশ তৈরি, পূর্বায়োজিত অনুমতি, Hugging Face থেকে ডিপ লিঙ্ক এবং ডিফল্ট GPU অ্যাক্সেসের সমন্বয়ে ব্যক্তিগত ডেভেলপাররা দ্রুত শুরু করতে পারেন। স্টার্টআপ দলগুলি এখন তাদের বিদ্যমান পরিচয় অ্যাকাউন্ট ব্যবহার করে মডেল খুঁজে পাওয়া থেকে মডেলটি কাস্টমাইজ বা ডিপ্লয় করা পর্যন্ত কয়েক মিনিটের মধ্যে প্রক্রিয়াটি সম্পন্ন করতে পারে।
শুরু করতে, aws.amazon.com/sagemaker/studio ভিজিট করুন বা Hugging Face-এ মডেলগুলি অন্বেষণ করুন।

লেখকের পরিচয়

হাজিম কুদাহ
হাজিম হলেন এডাব্লুএস-এর একজন পেশাদার সমাধান আর্কিটেক্ট, যিনি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের টেক্সাসের ডালাসে অবস্থিত। তিনি গ্রাহকদের এডাব্লুএস প্রযুক্তি এবং সেরা অনুশীলন ব্যবহার করে এআই/এমএল সমাধান তৈরি ও গ্রহণে সহায়তা করতে উৎসুক। এডাব্লুএস-এ যোগদানের আগে, তিনি বহু শিল্প এবং অঞ্চলের গ্রাহকদের জন্য বছরের পর বছর প্রযুক্তি পরামর্শদানের কাজ করেছিলেন। অবকাশে, তিনি দৌড়ানো এবং তাঁর কুকুর নালা-এর সাথে খেলার কথা পছন্দ করেন।

পল হার্গিস
পল একসময় AWS, Amazon এবং Hortonworks সহ বিভিন্ন কোম্পানিতে মেশিন লার্নিং-এ কাজ করেছেন। তিনি প্রযুক্তিগত সমাধান তৈরি করতে এবং মানুষকে এই সমাধানগুলি ব্যবহার করার জন্য শেখাতে উৎসুক। পল বাস্তব জীবনের সমস্যা সমাধানের জন্য গ্রাহকদের মেশিন লার্নিং প্রোগ্রাম বিস্তারে সহায়তা করতে উৎসুক। AWS-এ যোগদানের আগে, তিনি Amazon Exports and Expansions-এর প্রধান আর্কিটেক্ট হিসেবে কাজ করেছিলেন, যেখানে তিনি amazon.com-এর আন্তর্জাতিক গ্রাহকদের কেনাকাটা অভিজ্ঞতা উন্নত করতে সহায়তা করেছিলেন।

নাইদিলে মুরালি
নাইডিলে হলেন এডব্লিউএস-এর একজন পণ্য পরিচালক, যিনি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ওয়াশিংটন রাজ্যের বেলভিউতে অবস্থিত। তিনি মূলত Amazon SageMaker AI-এর উপর AI/ML ডেভেলপারদের অভিজ্ঞতা উন্নত করার দায়িত্ব পালন করেন, যার মধ্যে রয়েছে Studio-এর নতুন গ্রাহকদের প্রবেশ, SageMaker JumpStart মডেল সেন্টার, এবং IDE-এর GPU ক্ষমতা ব্যবস্থাপনা। AWS-এ যোগদানের আগে, তিনি HSBC-এ সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ার হিসেবে কাজ করেছিলেন এবং Georgetown University-এর MBA ডিগ্রি অর্জন করেছেন।

(উৎস: MLion)