AWS Machine Learningتاريخ نشر المصدر

يمكن للمطورين الآن الوصول إلى SageMaker Studio من خلال تجربة AWS الجديدة

اليوم، نحن متحمسون لإعلان أن عملاء Amazon SageMaker AI الجدد يمكنهم الآن الدخول إلى بيئة Amazon SageMaker Studio المُهيأة بالكامل في خطوات قليلة فقط بعد التسجيل في AWS. يمكنك استخدام طريقة تسجيل الدخول التي تمتلكها بالفعل، مثل Amazon أو Apple أو GitHub أو Google أو عنوان البريد الإلكتروني.

AWS Machine Learning · صورة
مصدر الصورة · AWS Machine Learning

اليوم، نحن متحمسون لإعلان أن عملاء Amazon SageMaker AI الجدد يمكنهم الآن الدخول إلى بيئة Amazon SageMaker Studio المُهيأة بالكامل في خطوات قليلة فقط بعد التسجيل في AWS. يمكنك استخدام طريقة تسجيل الدخول التي تمتلكها بالفعل، مثل Amazon أو Apple أو GitHub أو Google أو عنوان البريد الإلكتروني. لا حاجة لإنشاء حساب AWS متقدم، أو إدخال بطاقة ائتمان (للمعظم العملاء)، أو تهيئة البيئة يدويًا. كما يحصل العملاء الجدد على 100 دولار من نقاط AWS Free Tier التي تعمل على جميع خدمات SageMaker AI، بما في ذلك تخصيص النماذج، وأعمال التدريب، ودفاتر الملاحظات في Studio، وتوزيع النقاط على نقاط النهاية.

هذا المنشور يأتي استكمالًا للمنشور السابق من Hugging Face إلى Amazon SageMaker Studio في ضغطة واحدة، الذي قدم روابط عميقة من صفحات نماذج Hugging Face مباشرة إلى عمليات عمل SageMaker Studio. في وقت سابق من هذا العام، قمنا أيضًا بتسريع وقت إنشاء بيئة Studio من 2 دقيقة إلى حوالي 20 ثانية، كما تم تهيئة إعدادات مخصصة للنماذج في كل مجال جديد من Studio. معًا، أدت هذه التغييرات إلى التخلص من الكثير من العقبات بعد وصول المطورين إلى Studio. كان هناك عائق كبير لا يزال قائمًا قبل أن يتمكنوا من ذلك: إنشاء حساب AWS. كان على العملاء الجدد التحقق من عنوان البريد الإلكتروني، إدخال معلومات الاتصال، التحقق من رقم الهاتف، تقديم تفاصيل الدفع، واختيار خطة دعم قبل أن يتمكنوا من البدء في البناء. بالنسبة للمطورين الفرديين والفرق الصغيرة للشركات الناشئة التي اعتادت على تسجيل الدخول والبناء في غضون دقائق قليلة، كان ذلك لا يزال عائقًا كبيرًا.

ما هو الجديد

مع هذا الإطلاق، تم دمج SageMaker Studio مع تجربة التسجيل والانضمام إلى AWS المحدثة، والتي توفر خيارات جديدة لإنشاء وإدارة حسابات AWS بالإضافة إلى تبسيط التعاون. يمكن للعملاء الجدد إنشاء حساب باستخدام هوية موجودة لديهم والبدء في استخدام SageMaker Studio فورًا.

تجربة تسجيل الدخول الجديدة

يمكن للعملاء الجدد الآن التسجيل باستخدام حسابهم على جوجل أو جيتابيس أو أبل أو أمازون، أو باستخدام عنوان البريد الإلكتروني، وذلك في 2–3 خطوات. لا حاجة لإكمال عملية التسجيل المتقدمة لحساب AWS، أو التحقق من رقم الهاتف، أو إدخال بطاقة الائتمان (بالنسبة لمعظم العملاء):

AWS Machine Learning · صورة

الشكل 1: صفحة التسجيل لـ AWS مع خيارات الانضمام الاجتماعي

بعد التسجيل، يقوم SageMaker AI بإنشاء بيئة Studio الخاصة بك تلقائيًا في حوالي 20 ثانية. بعد ذلك، تصل إلى الصفحة التي بدأت منها. على سبيل المثال، قد تكتشف وتختار نموذجًا من Hugging Face للنشر عبر Deploy on SageMaker AI. ثم تفتح Studio صفحة النشر، حيث يكون النموذج مُعدًّا مسبقًا لإنشاء نقطة النهاية:

AWS Machine Learning · صورة

الشكل 2: توزيع نموذج Hugging Face على Amazon SageMaker AI

AWS Machine Learning · صورة

الشكل 3: تهيئة إعدادات نقاط النهاية في SageMaker Studio

حتى 200 دولار في نقاط الفئة المجانية، ولا يُطلب استخدام بطاقة ائتمان للعديد من العملاء

يحصل العملاء الجدد على 100 دولار من نقاط الإعانة المجانية في AWS Free Tier التي تعمل على جميع خدمات SageMaker AI، بما في ذلك توزيع النقاط على تطوير نقاط النهاية، وتخصيص النماذج، ودفاتر الملاحظات في Studio، وتدريب النماذج. كما لديك فرصة للحصول على 100 دولار إضافية من النقاط. تُطبع النقاط تلقائيًا على استخدامك، وتتلقى إشعارًا بريديًا عند اقتربك من حدك المسموح به. ينتهي فترة Free Tier بعد 6 أشهر أو عند استخدام جميع نقاطك، أيهما يحدث أولاً. في ذلك الوقت، يتوقف استخدام الموارد تلقائيًا، لذا لن تتعرض للرسوم غير المتوقعة. يمكنك الترقية إلى خطة مدفوعة في أي وقت من خلال إضافة تفاصيل الدفع.

بُنيت على أساس الإطلاقات السابقة

البيئات الجديدة التي تم إنشاؤها من خلال تجربة تسجيل الدخول الجديدة تشمل التحسينات التي تم إضافتها في الإصدارات السابقة. تم تكوين الصلاحيات اللازمة لتخصيص النماذج والتدريب والتقييم والنشر مسبقًا، لذلك لا حاجة لإنشاء أدوار إدارة الهوية والوصول في AWS (IAM). الحسابات المؤهلة تحصل على الوصول الافتراضي إلى نماذج GPU G5 وG6 وG4dn للنهايات وأعمال التدريب ودفاتر الملاحظات في Studio. بالإضافة إلى ذلك، يُظهر قائمة اختيار العمليات في Studio توافر الحصص، بحيث يمكنك بسرعة معرفة أنواع العمليات المتاحة للاستخدام.

بدء العمل

يمكنك تجربة تجربة تسجيل الدخول الجديدة اليوم:

  • تصفح النماذج على Hugging Face,اختر Deploy,انتقل إلى Amazon SageMaker AI، ثم اختر Customize on SageMaker AI أو Deploy on SageMaker AI على نموذج مدعوم. أو يمكنك زيارة صفحة Amazon SageMaker Studio واختيار Get started with Amazon SageMaker AI.
  • على صفحة تسجيل الدخول في AWS، اختر Google، GitHub، Apple، أو Amazon، أو أدخل عنوان بريدك الإلكتروني، ثم اتبع التعليمات لإنشاء حسابك في خطوات قليلة.
  • ادخل في بيئة SageMaker Studio المُعدّة بالكامل، وابدأ في البناء باستخدام اعتمادات الطبقة المجانية.

تتوفر تجربة تسجيل الدخول الجديدة للحسابات الجديدة في AWS. إذا كان لديك بالفعل حساب في AWS، فلا توجد أي تغييرات على طريقة تسجيل الدخول.

الخلاصة

تحقق تجربة تسجيل الدخول الجديدة من إزالة العقبة الرئيسية الأخيرة بين اكتشاف استخدام Amazon SageMaker AI وبناء المعماريات. ومع تحسين إنشاء البيئة بسرعة، والسمات المُهيأة مسبقًا، والروابط العميقة من Hugging Face، ووصول تلقائي للرسومات الحاسوبية (GPU)، يمكن للمطورين الفرديين البدء بسرعة. ويمكن لفرق التأسيس الآن الانتقال من العثور على النموذج إلى تخصيصه أو نشره في دقائق، باستخدام هوية يمتلكونها بالفعل.

لبدء التحضير، زور aws.amazon.com/sagemaker/studio أو استكشف النماذج على Hugging Face.

 


حول المؤلفين

المصدر الأصلي

AWS Machine Learning

ملاحظات المحتوى

النشر الأصلي والحقوق تعود إلى المصدر.

ترجمة آلية · يُرجى الرجوع إلى الأصل