AWS lanza inicio de sesión simplificado para SageMaker Studio, con un plan gratuito de $100 para nuevos usuarios

ME AI mensaje, hoy nos complace anunciar que los nuevos clientes de Amazon SageMaker AI pueden acceder a un entorno de Amazon SageMaker Studio completamente configurado tras registrarse en AWS y completar unos pocos pasos. Puede utilizar su método de inicio de sesión existente, como cuentas de Amazon, Apple, GitHub, Google o una dirección de correo electrónico. La mayoría de los clientes no necesitan configurar una cuenta avanzada de AWS, ingresar información de tarjeta de crédito ni configurar manualmente el entorno. Los nuevos clientes también reciben 100 dólares en créditos de la capa gratuita de AWS, que pueden utilizar para todas las funciones de SageMaker AI, incluyendo personalización de modelos, trabajos de entrenamiento, cuadernos de Studio y despliegue de puntos finales.
Este artículo complementa nuestro artículo anterior, "Acceder directamente a Amazon SageMaker Studio desde Hugging Face", que explicaba cómo utilizar enlaces profundos en las páginas de modelos de Hugging Face para acceder directamente al flujo de trabajo de SageMaker Studio. A principios de este año, redujimos el tiempo de creación del entorno de Studio de 2 minutos a aproximadamente 20 segundos y preconfiguramos permisos de personalización de modelos en cada nuevo dominio de Studio. Estas mejoras eliminaron la mayor parte de las barreras operativas tras ingresar a Studio, pero aún persiste una barrera principal antes de acceder a Studio: crear una cuenta de AWS. Los nuevos clientes deben verificar su correo electrónico, completar información de contacto, validar su número de teléfono, proporcionar datos de pago y seleccionar un plan de soporte antes de poder comenzar a desarrollar. Para desarrolladores individuales y pequeños equipos emprendedores acostumbrados a iniciar sesión y comenzar a desarrollar en cuestión de minutos, esto sigue representando una barrera significativa.
Nuevas funciones
Con este lanzamiento, SageMaker Studio se ha integrado en la experiencia actualizada de inicio de sesión y registro de AWS. Esta experiencia ofrece nuevas opciones para crear y administrar cuentas de AWS y simplifica los procesos de colaboración. Los nuevos clientes pueden crear una cuenta utilizando sus credenciales de identidad existentes y comenzar inmediatamente a desarrollar en SageMaker Studio.
Nueva experiencia de inicio de sesión
Los nuevos clientes pueden registrarse en 2 a 3 pasos utilizando su cuenta de Google, GitHub, Apple o Amazon, o bien con su dirección de correo electrónico. La mayoría de los clientes no necesitan completar el registro avanzado de AWS, verificar su número de teléfono ni ingresar información de tarjeta de crédito:

Figura 1: Página de registro de AWS que ofrece opciones de inicio de sesión con redes sociales

Una vez completado el registro, SageMaker AI creará automáticamente su entorno Studio en aproximadamente 20 segundos. Luego, será redirigido a la página correspondiente a su ubicación inicial. Por ejemplo, puede descubrir y seleccionar un modelo en Hugging Face y luego implementarlo mediante la opción Implementar en SageMaker AI. Después, Studio abrirá la página de implementación con el modelo previamente configurado para crear el punto final:

Figura 2: Implementación del modelo de Hugging Face en Amazon SageMaker AI

Figura 3: Configurar la configuración del punto final en SageMaker Studio

Obtén hasta 200 dólares en puntos de nivel gratuito, la mayoría de los clientes no necesitan tarjeta de crédito
Los nuevos clientes reciben 100 dólares en créditos de AWS Free Tier, que pueden utilizarse para diversas funciones de SageMaker AI, incluyendo implementación de puntos de conexión, personalización de modelos, cuadernos Studio y entrenamiento de modelos. Además, tiene la oportunidad de obtener créditos adicionales por un valor de 100 dólares. Los créditos se aplican automáticamente a sus cargos por uso; cuando se acerque al límite, recibirá una notificación por correo electrónico. El período de Free Tier es de 6 meses, o hasta que se agoten los créditos, lo que ocurra primero. En ese momento, el uso de los recursos se detendrá automáticamente, por lo que no incurrirá en cargos adicionales por uso no intencionado. Puede actualizar en cualquier momento a un plan de pago agregando información de pago.
Construyendo sobre los resultados publicados previamente
El entorno creado mediante la nueva experiencia de inicio de sesión incluye mejoras de versiones anteriores. Los permisos necesarios para personalizar, entrenar, evaluar y desplegar modelos ya están configurados previamente, por lo que no necesita crear un rol de AWS Identity and Access Management (IAM). Las cuentas elegibles tienen acceso predeterminado a instancias GPU G5, G6 y G4dn para puntos finales, trabajos de entrenamiento y cuadernos de Studio. Además, el menú de selección de instancias en Studio muestra la disponibilidad de cuotas, lo que le permite ver rápidamente qué tipos de instancias están disponibles.
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Puede experimentar el nuevo método de inicio de sesión inmediatamente:

Browse models on Hugging Face, select Deploy, choose Amazon SageMaker AI, then select Customize on SageMaker AI or Deploy on SageMaker AI on supported models. You can also visit the Amazon SageMaker Studio page and select Get started with Amazon SageMaker AI.
En la página de inicio de sesión de AWS, seleccione Google, GitHub, Apple o Amazon, o ingrese su dirección de correo electrónico y siga las instrucciones para crear una cuenta en unos pocos pasos.
Enter the fully configured SageMaker Studio environment and start developing with Free Tier credits.

Una nueva experiencia de inicio de sesión para nuevas cuentas de AWS. Si ya tiene una cuenta de AWS, su forma de inicio de sesión no cambiará.
Conclusión
La nueva experiencia de inicio de sesión elimina el último obstáculo principal entre descubrir Amazon SageMaker AI y comenzar a construir. Con la creación más rápida de entornos, permisos preconfigurados, enlaces profundos desde Hugging Face y acceso GPU por defecto, los desarrolladores individuales pueden comenzar rápidamente. Los equipos de startups ahora pueden utilizar sus cuentas de identidad existentes y completar el proceso de buscar, personalizar o implementar modelos en cuestión de minutos.
Para comenzar, visite aws.amazon.com/sagemaker/studio o explore los modelos en Hugging Face.

Biografía del autor

Hazim Qudah
Hazim es arquitecto de soluciones especializado en AWS, con sede en Dallas, Texas, Estados Unidos. Le gusta ayudar a los clientes a construir y adoptar soluciones de IA/ML utilizando tecnologías y mejores prácticas de AWS. Antes de unirse a AWS, trabajó durante años como consultor técnico, sirviendo a clientes de múltiples industrias y regiones. En su tiempo libre, le gusta correr y jugar con su perro Nala.

Paul Hargis
Paul ha trabajado en machine learning en varias empresas, incluyendo AWS, Amazon y Hortonworks. Le gusta construir soluciones tecnológicas y enseñar a las personas cómo utilizarlas. Paul disfruta ayudando a los clientes a escalar sus programas de machine learning para resolver problemas del mundo real. Antes de unirse a AWS, fue arquitecto principal en Amazon Exports and Expansions, ayudando a mejorar la experiencia de compra de los consumidores internacionales en amazon.com.

Naidile Murali
Naidile es product manager en AWS, con sede en Bellevue, Washington, EE. UU. Se enfoca principalmente en mejorar la experiencia de los desarrolladores de IA/ML en Amazon SageMaker, incluyendo la incorporación de nuevos clientes en Studio, el centro de modelos SageMaker JumpStart y la gestión de capacidad GPU en IDE. Antes de unirse a AWS, trabajó como ingeniera de software en HSBC y posee un MBA de la Universidad de Georgetown.

(Fuente: MLion)