AWS запускає спрощений вхід для SageMaker Studio, надаючи $100 безкоштовного тарифу для нових користувачів

ME AI повідомлення, сьогодні ми раді оголосити, що нові клієнти Amazon SageMaker AI тепер можуть отримати повністю налаштоване середовище Amazon SageMaker Studio, пройшовши кілька кроків після реєстрації в AWS. Ви можете використовувати вже існуючий спосіб входу, наприклад, обліковий запис Amazon, Apple, GitHub, Google або електронну пошту. Більшість клієнтів не повинні налаштовувати розширені облікові записи AWS, вводити інформацію про кредитну карту чи вручну налаштовувати середовище. Нові клієнти також отримують 100 доларів США від AWS Free Tier, які можна використовувати для функцій SageMaker AI, включаючи налаштування моделей, завдання навчання, notebook Studio та розгортання точок доступу.
Цей матеріал є продовженням нашої попередньої статті «Однокліковий доступ до Amazon SageMaker Studio з Hugging Face». У тій статті ми розповідали, як за допомогою глибоких посилань на сторінці моделі Hugging Face безпосередньо потрапити до робочого процесу SageMaker Studio. На початку цього року ми скоротили час створення середовища Studio з 2 хвилин до приблизно 20 секунд і передналаштували права на налаштування моделей у кожному новому домені Studio. Ці покращення видалили більшість перешкод для розробників після входу до Studio, але до цього залишалася одна головна перешкода: створення облікового запису AWS. Новим користувачам потрібно підтвердити електронну пошту, заповнити контактну інформацію, підтвердити номер телефону, надати дані платіжного інструменту та вибрати план підтримки, перш ніж вони зможуть почати розробку. Для індивідуальних розробників і невеликих стартапів, які звикли за кілька хвилин увійти та почати розробку, це все ще є значною перешкодою.
Нові функції
З цим випуском SageMaker Studio інтегровано до оновленого досвіду входу та реєстрації AWS. Цей досвід надає нові опції для створення та управління обліковими записами AWS та спрощує процес співпраці. Нові клієнти можуть створити обліковий запис за допомогою вже існуючих облікових даних та одразу почати розробку в SageMaker Studio.
Новий досвід входу
Нові клієнти тепер можуть зареєструватися за допомогою облікового запису Google, GitHub, Apple або Amazon, або за допомогою електронної пошти за 2–3 кроки. Більшості клієнтів не потрібно проходити додаткову реєстрацію облікового запису AWS, підтверджувати номер телефону або вводити дані кредитної картки:

Рисунок 1: Сторінка реєстрації AWS з опціями входу через соціальні акаунти

Після завершення реєстрації SageMaker AI автоматично створить ваше середовище Studio приблизно за 20 секунд. Після цього ви потрапите на сторінку, що відповідає вашій початковій позиції. Наприклад, ви можете знайти та вибрати модель на Hugging Face, а потім розгорнути її за допомогою опції «Deploy on SageMaker AI». Після цього Studio відкриє сторінку розгортання з попередньо налаштованою моделлю для створення ендпоінту:

Рисунок 2: Розгортання моделі Hugging Face на Amazon SageMaker AI

Рисунок 3: Налаштування параметрів точки завершення в SageMaker Studio

Отримайте до 200 доларів США у вигляді балів Free Tier, більшості клієнтів не потрібна кредитна картка
Нові клієнти отримують 100 доларів США від AWS Free Tier, які можна використовувати для функцій SageMaker AI, включаючи розгортання точок доступу, налаштування моделей, Studio notebook та навчання моделей. Крім того, у вас є можливість отримати додаткові бонуси на суму 100 доларів США. Бонуси автоматично застосовуються до ваших витрат; коли ви наближаєтесь до ліміту, ви отримаєте електронний лист із повідомленням. Термін дії Free Tier становить 6 місяців або до вичерпання бонусів — залежно від того, що настане першим. Після цього використання ресурсів автоматично припиняється, тому ви не отримаєте неочікуваних витрат. Ви завжди можете оновити свій план до платного, додавши інформацію про оплату.
Будуючи на попередніх досягненнях
Середовище, створене за допомогою нового досвіду входу, містить покращення з попередніх версій. Дозволи, необхідні для налаштування, навчання, оцінки та розгортання моделей, вже попередньо налаштовані, тому вам не потрібно створювати ролі AWS Identity and Access Management (IAM). Облікові записи, що відповідають вимогам, за замовчуванням мають доступ до GPU-екземплярів G5, G6 і G4dn для точок доступу, завдань навчання та Studio notebook. Крім того, у меню вибору екземплярів у Studio відображається доступність квот, тому ви можете швидко переглянути, які типи екземплярів доступні.
Почати використовувати
Ви можете одразу спробувати новий спосіб входу:

Переглядайте моделі на Hugging Face, виберіть розгортання (Deploy), виберіть Amazon SageMaker AI, а потім на підтримуваних моделях виберіть налаштування на SageMaker AI (Customize on SageMaker AI) або розгортання на SageMaker AI (Deploy on SageMaker AI). Ви також можете відвідати сторінку Amazon SageMaker Studio і вибрати початок роботи з Amazon SageMaker AI (Get started with Amazon SageMaker AI).
На сторінці входу AWS виберіть Google, GitHub, Apple або Amazon, або введіть адресу електронної пошти, а потім слідуйте інструкціям, щоб створити обліковий запис за кілька кроків.
Увійдіть у повністю налаштоване середовище SageMaker Studio та розпочніть розробку за допомогою бонусів Free Tier.

Новий досвід входу доступний для нових облікових записів AWS. Якщо у вас вже є обліковий запис AWS, спосіб входу не зміниться.
Висновок
Новий досвід входу усунув останню велику перешкоду між виявленням Amazon SageMaker AI та початком розробки. Поєднання швидшого створення середовища, попередньо налаштованих дозволів, глибоких посилань від Hugging Face та доступу до GPU за замовчуванням дозволяє окремим розробникам швидко почати роботу. Команди стартапів тепер можуть використовувати свої існуючі облікові записи, щоб за кілька хвилин пройти шлях від пошуку моделі до її налаштування або розгортання.
Щоб почати використовувати, відвідайте aws.amazon.com/sagemaker/studio або дослідіть моделі на Hugging Face.

Авторський профіль

Хазім Куда
Хазім — професійний архітектор рішень у AWS, розташований у Далласі, Техас, США. Він захоплений допомогою клієнтам у побудові та впровадженні рішень на основі штучного інтелекту та машинного навчання за допомогою технологій AWS та найкращих практик. До приєднання до AWS він протягом багатьох років працював консультантом з технологій, обслуговуючи клієнтів у різних галузях та регіонах. У вільний час він любить бігати та грати зі своєю собакою Нала.

Пол Гаргіс
Пол працював у галузі машинного навчання в таких компаніях, як AWS, Amazon і Hortonworks. Він захоплений створенням технічних рішень та навчанням людей, як їх використовувати. Пол охоче допомагає клієнтам масштабувати свої плани з машинного навчання для вирішення реальних проблем. До приєднання до AWS він був головним архітектором у Amazon Exports and Expansions, де допомагав amazon.com покращити досвід покупок міжнародних споживачів.

Найділе Муралі
Найділе — менеджер продукту в AWS, розташований у Белвью, штат Вашингтон, США. Вона відповідає за покращення досвіду розробників AI/ML на Amazon SageMaker AI, включаючи початкове введення нових користувачів у Studio, центр моделей SageMaker JumpStart та управління GPU-ресурсами в IDE. До приєднання до AWS вона працювала програмістом у HSBC і має ступінь MBA в Georgetown University.

(Джерело: MLion)