AWS、SageMaker Studioのログインを簡素化し、新規ユーザーに$100のフリーティアを提供
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概要
AWSはSageMaker Studioのログインを簡素化し、プラットフォームを利用する開発者向けに新しいトークンをリストアップしました。この更新により、ユーザーは複雑なセットアップ手順をスキップして、Amazon、Apple、GitHub、またはGoogle経由でサインインできるようになります。オンチェーンのニュースでは、新規ユーザーがトレーニングとデプロイに$100のフリーティアクレジットを獲得できるため、簡素化されたツールへの関心が高まっています。この変動幅は、開発者や小規模チームの参入障壁を低減します。
本記事は、以前投稿した「Hugging Face から Amazon SageMaker Studio へワンクリックで移動する」記事の続編です。前記事では、Hugging Face モデルページのディープリンクを介して SageMaker Studio のワークフローに直接アクセスする方法を紹介しました。今年の初めには、Studio 環境の作成時間を 2 分から約 20 秒に短縮し、新規作成されるすべての Studio ドメインにモデルカスタマイズ権限を事前設定しました。これらの改善により、Studio へのアクセス後の大部分の操作障壁が解消されましたが、Studio に入る前の大きな障壁として、AWS アカウントの作成が残っていました。新規ユーザーは、電子メールアドレスの確認、連絡先情報の入力、電話番号の検証、支払い情報の提供、サポートプランの選択を完了した後でなければ、開発を開始できません。数分でログインして開発を始める習慣のある個人開発者や小規模なスタートアップチームにとって、これは依然として高いハードルです。
新機能
このリリースにより、SageMaker Studio は更新された AWS ログインおよび登録体験に統合されました。この体験は、AWS アカウントの作成と管理に新しいオプションを提供し、コラボレーションプロセスを簡素化します。新規顧客は既存のアイデンティティアカウントを使用してアカウントを作成し、すぐに SageMaker Studio での開発を開始できます。
新しいログイン体験
新規ユーザーは、Google、GitHub、Apple、Amazonのアカウントまたはメールアドレスを使用して、2～3ステップで登録できます。ほとんどのユーザーは、高度なAWSアカウント登録、電話番号の確認、クレジットカード情報の入力が必要ありません：
図1：AWS登録ページでソーシャルアカウントログインオプションを提供
登録完了後、SageMaker AI は約20秒でStudio環境を自動的に作成します。その後、開始位置に対応するページに移動します。たとえば、Hugging Faceでモデルを発見して選択し、SageMaker AIにデプロイ（Deploy on SageMaker AI）することでデプロイできます。その後、Studioがデプロイページを開き、エンドポイント作成用にモデルが事前設定されます：
図2：Amazon SageMaker AI 上に Hugging Face モデルをデプロイする
図3：SageMaker Studioでエンドポイント設定を構成する
最大200ドルのFree Tierポイントを獲得可能、ほとんどの顧客はクレジットカード不要
新規ユーザーは、SageMaker AIのエンドポイントデプロイ、モデルカスタマイズ、Studioノートブック、モデルトレーニングなどに使用できる100ドル分のAWS Free Tierクレジットを獲得できます。さらに、100ドル分の追加クレジットを獲得する機会もあります。クレジットは使用料金に自動的に適用され、上限に近づいた場合、メールで通知されます。Free Tierの期間は6ヶ月、またはクレジットが使い切れた時点で終了します（どちらか先に到達した方）。期間終了後はリソースの使用が自動的に停止されるため、予期しない使用による追加料金は発生しません。いつでも支払い情報を追加することで、有料プランにアップグレードできます。
以前に発表した成果を基に構築
新しいログイン体験で作成された環境には、以前のリリース版で実施された改善が含まれています。モデルのカスタマイズ、トレーニング、評価、デプロイに必要な権限は事前に設定されているため、AWS Identity and Access Management（IAM）ロールを作成する必要はありません。対象アカウントには、エンドポイント、トレーニングジョブ、Studioノートブック用にG5、G6、G4dn GPUインスタンスがデフォルトで利用可能です。また、Studio内のインスタンス選択メニューにはクォータの可用性が表示され、利用可能なインスタンスタイプをすぐに確認できます。
ご利用開始
新しいログイン方法をすぐに体験できます：
Hugging Face でモデルを閲覧し、デプロイ（Deploy）を選択して、Amazon SageMaker AI を選択します。その後、サポートされているモデルで「SageMaker AI 上でカスタマイズ（Customize on SageMaker AI）」または「SageMaker AI 上にデプロイ（Deploy on SageMaker AI）」を選択してください。また、Amazon SageMaker Studio ページにアクセスし、「Amazon SageMaker AI の使用を開始（Get started with Amazon SageMaker AI）」を選択することもできます。
AWSログインページで、Google、GitHub、Apple、またはAmazonを選択するか、電子メールアドレスを入力し、指示に従って数ステップでアカウントを作成してください。
完全に設定されたSageMaker Studio環境にアクセスし、Free Tierポイントを使って開発を開始してください。
新しいAWSアカウント向けの新ログイン体験。既にAWSアカウントをお持ちの場合、ログイン方法は変更されません。
まとめ
新しいログイン体験により、Amazon SageMaker AI を発見してから構築を開始するまでの最後の主要な障壁が解消されました。環境作成の高速化、事前設定された権限、Hugging Face からのディープリンク、およびデフォルトの GPU アクセス権を組み合わせることで、個人の開発者は迅速に利用を開始できます。スタートアップチームは、既存のアカウントを使用して、モデルの検索からカスタマイズまたはデプロイまでを数分で完了できるようになりました。
ご利用を開始するには、aws.amazon.com/sagemaker/studio にアクセスするか、Hugging Face でモデルを探索してください。
著者紹介
ハジム・クダ
ハジムは、アメリカテキサス州ダラスに拠点を置くAWSのプロフェッショナルソリューションアーキテクトです。彼は、AWSの技術とベストプラクティスを活用して、クライアントがAI/MLソリューションを構築・導入するのを支援することを得意としています。AWSに加わる前は、さまざまな業界と地域のクライアントに対して長年にわたり技術コンサルティングを手がけてきました。余暇には、ランニングや愛犬ナラとの遊びを楽しんでいます。
ポール・ハーギス
Paul は、AWS、Amazon、Hortonworks など複数の企業で機械学習に従事してきました。彼は技術的なソリューションを構築し、それらの使い方を人々に教えることが好きです。Paul は、現実世界の課題を解決するために、クライアントの機械学習計画を拡大するお手伝いを喜んで行います。AWS に加わる前は、Amazon Exports and Expansions のチーフアーキテクトを務め、amazon.com の国際消費者向けショッピング体験の改善に貢献しました。
Naidile Murali
NaidileはAWSの製品マネージャーで、米国ワシントン州ベルビューに在勤しています。主にAmazon SageMaker AI上のAI/ML開発者エクスペリエンスの改善を担当しており、Studioの新規ユーザー導入、SageMaker JumpStartモデルセンター、およびIDEのGPU容量管理を含みます。AWSに加わる前は、HSBCでソフトウェアエンジニアを務めており、ジョージタウン大学のMBA学位を取得しています。
（出典：MLion）
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