AWS ra mắt tính năng đăng nhập đơn giản hóa cho SageMaker Studio, cung cấp gói miễn phí trị giá 100 USD cho người dùng mới

ME AI tin nhắn, hôm nay, chúng tôi rất vui khi thông báo rằng các khách hàng mới của Amazon SageMaker AI hiện chỉ cần hoàn thành vài bước sau khi đăng ký AWS để truy cập vào môi trường Amazon SageMaker Studio đã được cấu hình đầy đủ. Bạn có thể sử dụng phương thức đăng nhập hiện có, chẳng hạn như tài khoản Amazon, Apple, GitHub, Google hoặc địa chỉ email. Hầu hết khách hàng không cần thiết lập tài khoản AWS nâng cao, nhập thông tin thẻ tín dụng hay cấu hình môi trường thủ công. Khách hàng mới còn nhận được 100 USD tín dụng AWS Free Tier để sử dụng cho các tính năng của SageMaker AI, bao gồm tùy chỉnh mô hình, công việc huấn luyện, notebook Studio và triển khai endpoint.
Bài viết này tiếp nối bài viết trước của chúng tôi có tựa đề “Nhập trực tiếp vào Amazon SageMaker Studio từ Hugging Face”. Bài viết đó đã giới thiệu cách sử dụng liên kết sâu trên trang mô hình Hugging Face để truy cập trực tiếp vào quy trình làm việc của SageMaker Studio. Đầu năm nay, chúng tôi đã giảm thời gian tạo môi trường Studio từ 2 phút xuống còn khoảng 20 giây và tích hợp sẵn quyền tùy chỉnh mô hình cho mỗi miền Studio mới được tạo. Những cải tiến này đã loại bỏ phần lớn rào cản thao tác sau khi nhà phát triển vào Studio, nhưng vẫn còn một rào cản chính trước khi vào Studio: việc tạo tài khoản AWS. Khách hàng mới phải xác minh email, điền thông tin liên hệ, xác minh số điện thoại, cung cấp thông tin thanh toán và chọn gói hỗ trợ trước khi có thể bắt đầu xây dựng. Đối với các nhà phát triển cá nhân và nhóm khởi nghiệp nhỏ quen với việc đăng nhập và bắt đầu phát triển trong vài phút, đây vẫn là một rào cản đáng kể.
Tính năng mới
Với bản phát hành này, SageMaker Studio đã được tích hợp vào trải nghiệm đăng nhập và đăng ký AWS đã được cập nhật. Trải nghiệm này cung cấp các tùy chọn mới để tạo và quản lý tài khoản AWS, đồng thời đơn giản hóa quy trình hợp tác. Khách hàng mới có thể tạo tài khoản bằng tài khoản danh tính hiện có và bắt đầu phát triển ngay lập tức trong SageMaker Studio.
Trải nghiệm đăng nhập hoàn toàn mới
Khách hàng mới hiện có thể đăng ký trong 2 đến 3 bước bằng tài khoản Google, GitHub, Apple hoặc Amazon, hoặc bằng địa chỉ email. Hầu hết khách hàng không cần hoàn thành đăng ký tài khoản AWS nâng cao, xác minh số điện thoại hoặc nhập thông tin thẻ tín dụng:

Hình 1: Trang đăng ký AWS cung cấp tùy chọn đăng nhập bằng tài khoản mạng xã hội

Sau khi đăng ký xong, SageMaker AI sẽ tự động tạo môi trường Studio của bạn trong khoảng 20 giây. Sau đó, bạn sẽ được chuyển đến trang tương ứng với vị trí khởi đầu. Ví dụ: bạn có thể tìm kiếm và chọn một mô hình trên Hugging Face, sau đó triển khai bằng cách nhấn Deploy on SageMaker AI. Sau đó, Studio sẽ mở trang triển khai với mô hình đã được cấu hình sẵn để tạo endpoint:

Hình 2: Triển khai mô hình Hugging Face trên Amazon SageMaker AI

Hình 3: Cấu hình cài đặt điểm cuối trong SageMaker Studio

Nhận tối đa 200 USD điểm Free Tier, hầu hết khách hàng không cần thẻ tín dụng
Khách hàng mới nhận 100 USD tín dụng AWS Free Tier để sử dụng cho các tính năng của SageMaker AI, bao gồm triển khai endpoint, tùy chỉnh mô hình, Studio notebook và huấn luyện mô hình. Ngoài ra, bạn còn có cơ hội nhận thêm 100 USD tín dụng. Tín dụng sẽ được tự động trừ vào chi phí sử dụng của bạn; khi gần đến giới hạn, bạn sẽ nhận được email thông báo. Free Tier có thời hạn 6 tháng hoặc khi hết tín dụng, tùy điều kiện nào đến trước. Khi hết hạn, việc sử dụng tài nguyên sẽ tự động dừng lại, do đó bạn sẽ không bị tính thêm chi phí do sử dụng không chủ ý. Bạn có thể nâng cấp lên kế hoạch trả phí bất kỳ lúc nào bằng cách thêm thông tin thanh toán.
Xây dựng trên cơ sở các kết quả đã công bố trước đó
Môi trường được tạo thông qua trải nghiệm đăng nhập mới bao gồm các cải tiến từ phiên bản trước đó. Các quyền cần thiết để tùy chỉnh, huấn luyện, đánh giá và triển khai mô hình đã được cấu hình sẵn, do đó bạn không cần tạo vai trò AWS Identity and Access Management (IAM). Các tài khoản đủ điều kiện sẽ được truy cập mặc định vào các instance GPU G5, G6 và G4dn cho endpoint, công việc huấn luyện và notebook Studio. Ngoài ra, menu chọn instance trong Studio sẽ hiển thị tính khả dụng của hạn mức, giúp bạn nhanh chóng xem các loại instance nào có sẵn.
Bắt đầu sử dụng
Bạn có thể trải nghiệm ngay phương thức đăng nhập mới:

Duyệt các mô hình trên Hugging Face, chọn Deploy, chọn Amazon SageMaker AI, sau đó chọn Customize on SageMaker AI hoặc Deploy on SageMaker AI trên các mô hình được hỗ trợ. Bạn cũng có thể truy cập trang Amazon SageMaker Studio và chọn Get started with Amazon SageMaker AI.
Trên trang đăng nhập AWS, chọn Google, GitHub, Apple hoặc Amazon, hoặc nhập địa chỉ email, sau đó làm theo hướng dẫn để tạo tài khoản qua vài bước.
Enter the fully configured SageMaker Studio environment and start developing with Free Tier credits.

Trải nghiệm đăng nhập mới dành cho tài khoản AWS mới. Nếu bạn đã có tài khoản AWS, cách đăng nhập sẽ không thay đổi.
Kết luận
Trải nghiệm đăng nhập hoàn toàn mới đã xóa bỏ rào cản lớn cuối cùng giữa việc phát hiện Amazon SageMaker AI và bắt đầu xây dựng. Kết hợp với tốc độ tạo môi trường nhanh hơn, quyền được cấu hình sẵn, liên kết sâu từ Hugging Face và quyền truy cập GPU mặc định, các nhà phát triển cá nhân có thể bắt đầu nhanh chóng. Các đội ngũ khởi nghiệp hiện có thể sử dụng tài khoản xác thực hiện có để hoàn tất quy trình từ việc tìm kiếm mô hình đến tùy chỉnh hoặc triển khai mô hình trong vài phút.
Để bắt đầu sử dụng, hãy truy cập aws.amazon.com/sagemaker/studio hoặc khám phá các mô hình trên Hugging Face.

Giới thiệu tác giả

Hazim Qudah
Hazim là kiến trúc sư giải pháp chuyên nghiệp của AWS, đóng tại Dallas, Texas, Hoa Kỳ. Anh ấy tận tình hỗ trợ khách hàng xây dựng và triển khai các giải pháp AI/ML bằng công nghệ và thực hành tốt nhất của AWS. Trước khi gia nhập AWS, anh đã có nhiều năm làm tư vấn công nghệ, phục vụ khách hàng trong nhiều ngành công nghiệp và khu vực khác nhau. Vào thời gian rảnh, anh thích chạy bộ và chơi đùa cùng chú chó Nala của mình.

Paul Hargis
Paul từng làm việc về máy học tại nhiều công ty bao gồm AWS, Amazon và Hortonworks. Anh ấy thích xây dựng các giải pháp công nghệ và dạy người khác cách sử dụng chúng. Paul rất sẵn lòng hỗ trợ khách hàng mở rộng các chương trình máy học để giải quyết các vấn đề thực tế. Trước khi gia nhập AWS, anh từng giữ vị trí Kiến trúc sư trưởng tại Amazon Exports and Expansions, giúp cải thiện trải nghiệm mua sắm của người tiêu dùng quốc tế trên amazon.com.

Naidile Murali
Naidile là sản phẩm quản lý của AWS, đóng tại Bellevue, Washington, Hoa Kỳ. Cô chủ yếu tập trung vào việc cải thiện trải nghiệm của các nhà phát triển AI/ML trên Amazon SageMaker AI, bao gồm việc hướng dẫn người dùng mới bắt đầu với Studio, trung tâm mô hình SageMaker JumpStart và quản lý dung lượng GPU cho IDE. Trước khi gia nhập AWS, cô từng làm kỹ sư phần mềm tại HSBC và sở hữu bằng MBA từ Đại học Georgetown.

(Nguồn: MLion)