AWS, SageMaker Studio için basitleştirilmiş giriş başlatıyor ve yeni kullanıcılar için 100 $ ücretsiz katman sunuyor

ME AI Mesajı: Bugün, yeni Amazon SageMaker AI müşterilerinin, AWS'ye kaydolduktan sonra birkaç adımı tamamlayarak tam olarak yapılandırılmış bir Amazon SageMaker Studio ortamına erişebileceğini duyurmakten memnuniyet duyarız. Amazon, Apple, GitHub, Google hesapları veya e-posta adresi gibi mevcut giriş yöntemlerinizi kullanabilirsiniz. Çoğu müşteri, gelişmiş AWS hesabı ayarlamak, kredi kartı bilgileri girmek veya ortamı elle yapılandırmak zorunda kalmaz. Yeni müşteriler, model özelleştirme, eğitim işleri, Studio not defteri ve uç nokta dağıtımı dahil olmak üzere SageMaker AI'nın tüm özelliklerinde kullanılmak üzere 100 ABD doları AWS Ücretsiz Katman kredisi alır.
Bu makale, daha önce yayımladığımız "Hugging Face'den Amazon SageMaker Studio'ya Tek Tıkla Geçiş" adlı makaleyi sürdürmektedir. Bu makale, Hugging Face model sayfalarındaki derin bağlantılar aracılığıyla doğrudan SageMaker Studio iş akışına nasıl girileceğini açıklamaktadır. Bu yılın başlarında, Studio ortamının oluşturulma süresini 2 dakikadan yaklaşık 20 saniyeye indirdik ve her yeni Studio alanına önceden model özelleştirme izinlerini yapılandırdık. Bu iyileştirmeler, geliştiricilerin Studio'ya girdikten sonraki çoğu engeli kaldırdı, ancak Studio'ya girmeden önce hâlâ büyük bir engel kaldı: AWS hesabı oluşturmak. Yeni müşteriler, geliştirme çalışmaya başlamadan önce e-posta adreslerini doğrulamalı, iletişim bilgilerini doldurmalı, telefon numaralarını doğrulamalı, ödeme bilgilerini sağlamalı ve destek planı seçmelidir. Dakikalar içinde oturum açıp geliştirme çalışmaya başlamaya alışkın olan bireysel geliştiriciler ve küçük girişimciler için bu hâlâ büyük bir engeldir.
Yeni Özellikler Ekleniyor
Bu yayınlamayla birlikte, SageMaker Studio, güncellenmiş AWS giriş ve kayıt deneyimine entegre edilmiştir. Bu deneyim, AWS hesabı oluşturmak ve yönetmek için yeni seçenekler sunar ve iş birliği süreçlerini basitleştirir. Yeni müşteriler, mevcut kimlik hesaplarını kullanarak bir hesap oluşturabilir ve hemen SageMaker Studio'da geliştirme yapmaya başlayabilir.
Yeni bir giriş deneyimi
Yeni müşteriler, Google, GitHub, Apple veya Amazon hesaplarını kullanarak veya e-posta adresiyle 2 ila 3 adımda kayıt olabilir. Çoğu müşteri, gelişmiş AWS hesabı kaydı yapmadan, telefon numarası doğrulamadan veya kredi kartı bilgisi girmeden kayıt olabilir:

Şekil 1: AWS kayıt sayfası, sosyal medya hesapları ile giriş seçeneği sunuyor

Kayıt tamamlandıktan sonra SageMaker AI, Studio ortamınızı yaklaşık 20 saniye içinde otomatik olarak oluşturacaktır. Ardından, başlangıç konumunuza karşılık gelen sayfaya yönlendirileceksiniz. Örneğin, Hugging Face üzerinde bir model bulup seçebilir ve ardından SageMaker AI üzerinde Dağıt (Deploy on SageMaker AI) seçeneğiyle dağıtabilirsiniz. Daha sonra Studio, uç nokta oluşturmak için önceden yapılandırılmış modelle dağıtım sayfasını açacaktır:

Şekil 2: Hugging Face modelini Amazon SageMaker AI üzerinde dağıtma

Şekil 3: SageMaker Studio'da uç nokta ayarlarını yapılandırın

En fazla 200 dolarlık Ücretsiz Katman puanı kazanın, çoğu müşteri için kredi kartı gerekmez
Yeni müşteriler, endpoint dağıtımı, model özelleştirme, Studio not defteri ve model eğitimi dahil olmak üzere SageMaker AI'nın çeşitli özelliklerinde kullanılmak üzere 100 USD değerinde AWS Ücretsiz Katman kredisi alabilir. Ayrıca, 100 USD değerinde ek kredi kazanma şansınız da vardır. Krediler, kullanım masraflarınız otomatik olarak düşülecektir; kredi limitinize yaklaştığınızda e-posta bildirimi alacaksınız. Ücretsiz Katman süresi 6 aydır veya krediler tamamen tükenene kadar sürer, hangisi önce gerçekleşirse o geçerlidir. Bu süre sonunda kaynak kullanımı otomatik olarak durdurulacaktır, bu nedenle beklenmedik kullanım nedeniyle ek ücretler ödemeyeceksiniz. Her zaman ödeme bilgileri ekleyerek ücretli plana geçiş yapabilirsiniz.
Önceden yayınlanan sonuçların üzerine inşa edilmiştir
Yeni oturum açma deneyimiyle oluşturulan ortam, önceki sürümlerdeki iyileştirmeleri içerir. Model özelleştirme, eğitim, değerlendirme ve dağıtımı için gerekli izinler önceden yapılandırıldığından, AWS Kimlik ve Erişim Yönetimi (IAM) rolü oluşturmanıza gerek yoktur. Uygun hesaplar, uç noktalar, eğitim işleri ve Studio not defterleri için varsayılan olarak G5, G6 ve G4dn GPU örneklerini kullanabilir. Ayrıca, Studio'daki örnek seçimi menüsü kota kullanılabilirliğini gösterir ve hangi örnek türlerinin kullanıma hazır olduğunu hızlıca görebilirsiniz.
Başlayın
Yeni giriş yöntemini hemen deneyin:

Hugging Face üzerinde modelleri tarayın, Dağıt (Deploy) seçeneğini seçin, Amazon SageMaker AI’yi seçin, ardından desteklenen modeller üzerinde SageMaker AI üzerinde Özelleştir (Customize on SageMaker AI) veya SageMaker AI üzerinde Dağıt (Deploy on SageMaker AI) seçeneğini seçin. Amazon SageMaker Studio sayfasını da ziyaret edip Amazon SageMaker AI ile başlayın (Get started with Amazon SageMaker AI) seçeneğini seçebilirsiniz.
AWS giriş sayfasında Google, GitHub, Apple veya Amazon seçeneğini seçin veya e-posta adresini girin, ardından birkaç adımda hesap oluşturmak için yönergeleri takip edin.
Tam olarak yapılandırılmış SageMaker Studio ortamına girin ve Ücretsiz Katman puanları ile geliştirme işine başlayın.

Yeni AWS hesapları için tamamen yeni bir giriş deneyimi. AWS hesabınız zaten varsa, giriş yönteminiz değişmeyecektir.
Sonuç
Yeni giriş deneyimi, Amazon SageMaker AI'yi keşfetmek ile oluşturmaya başlamak arasında kalan son büyük engeli ortadan kaldırıyor. Daha hızlı ortam oluşturma, önceden yapılandırılmış izinler, Hugging Face'den derin bağlantılar ve varsayılan GPU erişimi sayesinde bireysel geliştiriciler hızla başlayabilir. Girişimciler, mevcut kimlik bilgilerini kullanarak modeli bulmaktan özelleştirmeye veya dağıtmaya kadar süreci dakikalar içinde tamamlayabilir.
Kullanmaya başlamak için aws.amazon.com/sagemaker/studio adresini ziyaret edin veya Hugging Face üzerinde modelleri keşfedin.

Yazar Hakkında

Hazim Qudah
Hazim, AWS'nin profesyonel çözümler mimarıdır ve ABD Texas eyaletinin Dallas kentinde ikamet eder. Müşterilerinin AI/ML çözümlerini AWS teknolojilerini ve en iyi uygulamaları kullanarak kurmasına ve benimsemesine yardımcı olmaktan zevk alır. AWS'ye katılmadan önce, birçok sektör ve bölgedeki müşterilere yıllarca teknik danışmanlık hizmeti verdi. Boş zamanlarında koşmayı ve kendi köpeği Nala ile oynamayı sever.

Paul Hargis
Paul, AWS, Amazon ve Hortonworks dahil birçok şirkette makine öğrenimi üzerine çalıştı. Teknik çözümler oluşturmayı ve bunların nasıl kullanılacağını insanlara öğretmeyi seviyor. Paul, gerçek dünya sorunlarını çözmek için müşterilerin makine öğrenimi programlarını genişletmekte yardımcı olmaktan zevk alır. AWS'ye katılmadan önce, amazon.com'un uluslararası tüketicilerin alışveriş deneyimini iyileştirmesine yardımcı olmak için Amazon Exports and Expansions'un baş mimarı olarak görev yaptı.

Naidile Murali
Naidile, AWS'nin ürün yöneticisi olup ABD Washington eyaletinin Bellevue kentinde ikamet etmektedir. Ana görevi, Amazon SageMaker AI üzerindeki AI/ML geliştirici deneyimini iyileştirmektir; bu da Studio için yeni kullanıcı giriş süreçleri, SageMaker JumpStart model merkezi ve IDE'de GPU kapasitesi yönetimi içerir. AWS'ye katılmadan önce, HSBC'de yazılım mühendisi olarak çalışmış ve Georgetown Üniversitesi'nden MBA derecesine sahiptir.

(Kaynak: MLion)