Heute freuen wir uns mitzuteilen, dass neue Amazon SageMaker AI-Kunden jetzt in nur wenigen Schritten nach der Anmeldung bei AWS in eine vollständig konfigurierte Amazon SageMaker Studio-Umgebung gelangen können. Sie können eine Sign-Up-Methode verwenden, die sie bereits haben – beispielsweise Amazon, Apple, GitHub, Google oder eine E-Mail-Adresse. Es ist nicht notwendig, ein fortgeschrittener AWS-Konto zu erstellen, eine Kreditkarte einzugeben (für die meisten Kunden) oder die Umgebung manuell zu konfigurieren. Neue Kunden erhalten außerdem $100 in AWS Free Tier-Credits, die für alle Aspekte von SageMaker AI verwendbar sind – einschließlich Modellanpassungen, Trainingsaufgaben, Studio-Notebooks und Endpoint-Deployment.
Dieser Beitrag folgt auf unseren vorherigen Beitrag From Hugging Face to Amazon SageMaker Studio in One Click, in dem wir tiefe Links von Hugging Face-Modellseiten direkt in die Workflows von SageMaker Studio eingeführt haben. Anfang dieses Jahres hat uns auch die Zeit für die Erstellung des Studio-Umfelds von 2 Minuten auf etwa 20 Sekunden verkürzt und in jedem neuen Studio-Domain vordefinierte Berechtigungen für die Anpassung von Modellen eingebaut. Zusammen haben diese Änderungen viel der Reibung entfernt, nachdem ein Entwickler in den Studio-rahmen kommt. Ein großer Hürde blieb jedoch noch bestehen: die Erstellung einer AWS-Kontrolle. Neue Kunden mussten eine E-Mail-Adresse verifizieren, Kontaktdaten eintragen, eine Telefonnummer überprüfen, Zahlungsinformationen angeben und einen Supportplan auswählen, bevor sie mit dem Bau beginnen konnten. Für Einzelentwickler und kleine Startup-Teams, die normalerweise in wenigen Minuten einloggen und bauen können, war das immer noch eine erhebliche Barriere.
Was ist neu
Mit dieser Veröffentlichung ist SageMaker Studio nun mit der aktualisierten AWS-Anmeldungs- und Anmeldungserfahrung integriert, die neue Möglichkeiten zur Erstellung und Verwaltung von AWS-Konten sowie vereinfachte Zusammenarbeit bietet. Neue Kunden können einen Account unter Verwendung einer bereits vorhandenen Identität erstellen und sofort in SageMaker Studio arbeiten.
Neue Anmeldungserfahrung
Neue Kunden können jetzt mit ihrem Google-, GitHub-, Apple- oder Amazon-Konto oder mit einer E-Mail-Adresse in 2–3 Schritten angemeldet werden. Sie müssen nicht den komplexen AWS-Kontoenterzeichnungsprozess abschließen, eine Telefonnummer überprüfen oder eine Kreditkarte eintragen (für die meisten Kunden).
Abbildung 1: Die Seite zum Anmelden bei AWS mit Optionen für soziale Anmeldung
Nach der Anmeldung erstellt SageMaker AI automatisch Ihre Studio-Umgebung in etwa 20 Sekunden. Anschließend gelangen Sie auf die Seite, von der Sie begonnen haben. Zum Beispiel können Sie ein Modell von Hugging Face entdecken und auswählen, um es über Deploy on SageMaker AI zu verlegen. Dann öffnet Studio die Entwicklungsseite, bei der das Modell bereits für die Erstellung eines Endpunkts vorbereitet ist:
Abbildung 2: Implementierung eines Hugging Face-Modells auf Amazon SageMaker AI
Abbildung 3: Konfiguration der Endpunkt-Einstellungen in SageMaker Studio
Bis zu $200 in kostenlosen Credits des Free-Tier, keine Kreditkarte erforderlich für die meisten Kunden
Neue Kunden erhalten $100 an AWS Free Tier-Credits, die für alle Bereiche von SageMaker AI verwendbar sind – einschließlich Endpoint-Implementationen, Modellanpassungen, Studio-Notebooks und Modelltraining. Sie haben außerdem die Möglichkeit, zusätzliche $100 an Credits zu erhalten. Die Credits werden automatisch auf Ihre Nutzung angewendet, und Sie erhalten eine E-Mailbenachrichtigung, sobald Sie die Grenze erreichen. Der Free Tier-Zeitraum endet nach 6 Monaten oder wenn Sie alle Ihre Credits verbraucht haben – je nachdem, was zuerst eintritt. In diesem Moment stoppt der Ressourcennutzung automatisch, sodass Sie nicht über unerwartete Kosten verblüfft werden. Sie können jederzeit auf einen bezahlten Plan umsteigen, indem Sie die Zahlungsdaten hinzufügen.
Bauen auf den Grundlagen der vorherigen Launch-Verfahren
Die durch die neue Anmeldenerfahrung erstellten neuen Umgebungen enthalten die Verbesserungen von früheren Lanzungen. Die Berechtigungen für die Anpassung von Modellen, Training, Evaluation und Deployment sind vorinstalliert, sodass Sie keine AWS Identity and Access Management (IAM)-Rollen erstellen müssen. Eignende Konten erhalten standardmäßigen Zugang zu G5-, G6- und G4dn-GPU-Instanzen für Endpunkte, Trainingaufgaben und Studio-Notizbücher. Außerdem zeigt das Auswahlmenü für Instanzen in Studio die Verfügbarkeit der Quoten an, sodass Sie schnell erkennen können, welche Instanztypen verfügbar sind.
Anfang machen
Sie können das neue Anmeldeerlebnis heute ausprobieren:
- Überprüfen Sie die Modelle auf Hugging Face, wählen Sie Deploy, suchen Sie nach Amazon SageMaker AI und anschließend auswählen Sie Customize on SageMaker AI oder Deploy on SageMaker AI auf einem unterstützten Modell. Alternativ besuchen Sie die Amazon SageMaker Studio-Seite und wählen Sie Get started with Amazon SageMaker AI.
- Auf der AWS-Einlogseite wählen Sie Google, GitHub, Apple oder Amazon, oder geben Sie Ihre E-Mail-Adresse ein und befolgen Sie die Anweisungen, um in wenigen Schritten Ihr Konto zu erstellen.
- Setzen Sie sich in Ihrer vollständig konfigurierten SageMaker Studio-Umgebung ein und beginnen Sie mit der Erstellung mit den Krediten des kostenlosen Tarifs.
Die neue Anmeldungserfahrung ist für neue AWS-Konten verfügbar. Falls Sie bereits ein AWS-Konto haben, gibt es keine Änderungen bezüglich der Anmeldung.
Schlussfolgerung
Die neue Anmeldungserfahrung beseitigt den letzten großen Hürden zwischen der Entdeckung und der Entwicklung mit Amazon SageMaker AI. Zusammen mit einer schnelleren Umgebungserstellung, vordefinierten Berechtigungen, tiefen Links von Hugging Face und standardmäßigem GPU-Zugang können einzelne Entwickler schnell beginnen. Startup-Teams können nun in wenigen Minuten von der Suche nach einem Modell bis zur Anpassung oder Verteilung des Modells gehen, indem sie ihre bereits vorhandene Identität nutzen.
Um zu beginnen, besuchen Sie aws.amazon.com/sagemaker/studio oder erkunden Sie Modelle auf Hugging Face.