AWS запускает упрощенный вход в SageMaker Studio, предлагая новым пользователям бесплатный тариф на сумму $100

ME AI сообщение: сегодня мы с радостью объявляем, что новые клиенты Amazon SageMaker AI могут получить полностью настроенную среду Amazon SageMaker Studio всего в несколько шагов после регистрации в AWS. Вы можете использовать существующий способ входа, например, аккаунты Amazon, Apple, GitHub, Google или адрес электронной почты. Большинству клиентов не потребуется настраивать расширенные аккаунты AWS, вводить данные кредитной карты или вручную настраивать среду. Новые клиенты также получат 100 долларов США в виде кредитов AWS Free Tier, которые можно использовать для всех функций SageMaker AI, включая настройку моделей, задания обучения, ноутбуки Studio и развертывание точек доступа.
Настоящая статья является продолжением нашей предыдущей публикации «Одним кликом перейдите из Hugging Face в Amazon SageMaker Studio». В той статье мы описали, как с помощью глубоких ссылок на страницах моделей Hugging Face можно напрямую попасть в рабочий процесс SageMaker Studio. В начале этого года мы сократили время создания среды Studio с 2 минут до примерно 20 секунд и предварительно настроили права на настройку моделей в каждом новом домене Studio. Эти улучшения устранили большинство препятствий для разработчиков после входа в Studio, но до входа в Studio остается одно основное препятствие: создание учетной записи AWS. Новым клиентам необходимо подтвердить электронную почту, заполнить контактные данные, подтвердить номер телефона, предоставить платежную информацию и выбрать план поддержки, прежде чем они смогут приступить к разработке. Для индивидуальных разработчиков и небольших стартапов, привыкших входить и начинать разработку за несколько минут, это по-прежнему значительный барьер.
Новые функции
С этим выпуском SageMaker Studio интегрирован в обновленный опыт входа и регистрации в AWS. Этот опыт предлагает новые варианты создания и управления учетными записями AWS и упрощает процессы совместной работы. Новые клиенты могут создавать учетные записи с помощью существующих учетных данных и немедленно приступать к разработке в SageMaker Studio.
Новый опыт входа
Новые клиенты могут зарегистрироваться за 2–3 шага, используя аккаунты Google, GitHub, Apple или Amazon, или указав адрес электронной почты. Большинству клиентов не нужно проходить дополнительную регистрацию в аккаунте AWS, подтверждать номер телефона или вводить данные кредитной карты:

Рисунок 1: Страница регистрации AWS с опцией входа через социальные аккаунты

После завершения регистрации среда Studio будет автоматически создана SageMaker AI примерно через 20 секунд. Затем вы попадете на страницу, соответствующую вашей начальной точке. Например, вы можете найти и выбрать модель на Hugging Face, а затем развернуть ее с помощью опции «Deploy on SageMaker AI». После этого Studio откроет страницу развертывания с предварительно настроенной моделью для создания конечной точки:

Рисунок 2: Развертывание модели Hugging Face на Amazon SageMaker AI

Рисунок 3: Настройка параметров конечной точки в SageMaker Studio

Получите до 200 долларов США в виде бонусных баллов Free Tier, большинству клиентов не требуется кредитная карта
Новые клиенты получают 100 долларов США в виде кредитов AWS Free Tier, которые можно использовать для различных функций SageMaker AI, включая развертывание конечных точек, настройку моделей, Studio notebook и обучение моделей. Кроме того, у вас есть возможность получить дополнительные кредиты на сумму 100 долларов США. Кредиты автоматически применяются к вашим расходам; когда вы приближаетесь к лимиту, вы получите уведомление по электронной почте. Срок действия Free Tier составляет 6 месяцев или до полного исчерпания кредитов — в зависимости от того, что наступит раньше. После этого использование ресурсов автоматически прекращается, поэтому вы не понесете дополнительных расходов из-за случайного использования. Вы можете в любое время перейти на платный план, добавив информацию о платеже.
Основано на ранее опубликованных результатах
Среда, созданная с помощью нового опыта входа, включает улучшения из предыдущих версий. Разрешения, необходимые для настройки, обучения, оценки и развертывания моделей, уже предварительно настроены, поэтому вам не нужно создавать роли AWS Identity and Access Management (IAM). Учетные записи, соответствующие требованиям, по умолчанию могут использовать GPU-инстансы G5, G6 и G4dn для конечных точек, задач обучения и Studio-ноутбуков. Кроме того, в меню выбора инстансов в Studio отображается доступность квот, что позволяет быстро узнать, какие типы инстансов доступны.
Начать использовать
Вы можете сразу попробовать новый способ входа:

Перейдите на Hugging Face, выберите «Deploy», затем «Amazon SageMaker AI», и выберите «Customize on SageMaker AI» или «Deploy on SageMaker AI» для поддерживаемых моделей. Вы также можете посетить страницу Amazon SageMaker Studio и выбрать «Get started with Amazon SageMaker AI».
На странице входа в AWS выберите Google, GitHub, Apple или Amazon, либо введите адрес электронной почты, затем следуйте инструкциям, чтобы создать аккаунт за несколько шагов.
Перейдите в полностью настроенную среду SageMaker Studio и начните разработку с использованием бонусов Free Tier.

Новый опыт входа доступен для новых аккаунтов AWS. Если у вас уже есть аккаунт AWS, способ входа не изменится.
Заключение
Новый опыт входа устраняет последнее основное препятствие между обнаружением Amazon SageMaker AI и началом разработки. Благодаря более быстрому созданию среды, предварительно настроенным разрешениям, глубоким ссылкам от Hugging Face и доступу по умолчанию к GPU, индивидуальные разработчики могут быстро начать работу. Команды стартапов теперь могут использовать существующие учетные данные для завершения процесса от поиска модели до ее настройки или развертывания за несколько минут.
Чтобы начать использовать, перейдите на aws.amazon.com/sagemaker/studio или изучите модели на Hugging Face.

Авторская биография

Хазим Куда
Хазим — профессиональный архитектор решений AWS, базируется в Далласе, штат Техас, США. Он с удовольствием помогает клиентам строить и внедрять решения на основе ИИ/МО с использованием технологий и передовых практик AWS. До присоединения к AWS он несколько лет работал консультантом по технологиям, обслуживая клиентов из множества отраслей и регионов. В свободное время он любит бегать и играть со своей собакой Нала.

Пол Харгис
Пол работал над машинным обучением в таких компаниях, как AWS, Amazon и Hortonworks. Ему нравится создавать технологические решения и обучать людей их использованию. Пол с удовольствием помогает клиентам масштабировать программы машинного обучения для решения реальных задач. До присоединения к AWS он был главным архитектором в Amazon Exports and Expansions, где помогал улучшить опыт покупок международных потребителей на amazon.com.

Найдиле Мурали
Найдиле — менеджер по продукту в AWS, базируется в Белвью, штат Вашингтон, США. Она отвечает за улучшение опыта разработчиков ИИ/ML на Amazon SageMaker, включая первоначальную настройку для новых пользователей Studio, модельный центр SageMaker JumpStart и управление GPU-ресурсами в IDE. До присоединения к AWS она работала программистом в HSBC и имеет степень MBA от Университета Джорджтауна.

(Источник: MLion)