Hoy, estamos emocionados de anunciar que los nuevos clientes de Amazon SageMaker AI ahora pueden acceder a un entorno completamente configurado de Amazon SageMaker Studio en solo unos pasos después de registrarse en AWS. Puede utilizar un método de inicio de sesión que ya tenga, como Amazon, Apple, GitHub, Google o una dirección de correo electrónico. No es necesario configurar una cuenta avanzada de AWS, introducir una tarjeta de crédito (para la mayoría de los clientes) ni configurar manualmente un entorno. Los nuevos clientes también reciben $100 en créditos del AWS Free Tier que funcionan en SageMaker AI, incluyendo personalización de modelos, trabajos de entrenamiento, notebooks de Studio y despliegues de endpoints.
Este artículo sigue a nuestro artículo anterior, De Hugging Face a Amazon SageMaker Studio en un clic, que introdujo enlaces profundos desde las páginas de modelos de Hugging Face directamente en los flujos de trabajo de SageMaker Studio. A principios de este año, también aceleramos el tiempo de creación del entorno Studio de 2 minutos a aproximadamente 20 segundos y preconfiguramos los permisos de personalización del modelo en cada nuevo dominio de Studio. Juntos, estos cambios eliminaron gran parte de la fricción después de que un desarrollador llegara a Studio. Un obstáculo importante todavía permanecía antes de que pudiera llegar allí: crear una cuenta AWS. Los nuevos clientes tenían que verificar una dirección de correo, ingresar información de contacto, verificar un número de teléfono, proporcionar detalles de pago y seleccionar un plan de soporte antes de poder comenzar a desarrollar. Para desarrolladores individuales y pequeñas equipos de startups acostumbrados a iniciar sesión y desarrollar en pocos minutos, eso seguía siendo una barrera significativa.
¿Qué es nuevo?
Con esta lanzamiento, SageMaker Studio está ahora integrado con la experiencia de inicio de sesión y registro de AWS actualizada, que introduce nuevas opciones para crear y gestionar cuentas AWS, además de una colaboración simplificada. Los nuevos clientes pueden crear una cuenta utilizando una identidad que ya poseen y comenzar a trabajar en SageMaker Studio de inmediato.
Nueva experiencia de inicio de sesión
Los nuevos clientes ahora pueden registrarse utilizando su cuenta de Google, GitHub, Apple o Amazon, o con una dirección de correo electrónico, en 2–3 pasos. No es necesario completar el registro avanzado de la cuenta AWS, verificar un número de teléfono ni introducir una tarjeta de crédito (para la mayoría de los clientes):
Figura 1: La página de registro en AWS con opciones de inicio de sesión social
Después de registrarse, SageMaker AI crea automáticamente su entorno Studio en aproximadamente 20 segundos. Luego, llegará a la página que corresponde al lugar donde comenzó. Por ejemplo, podría descubrir y seleccionar un modelo de Hugging Face para la implementación a través de Deploy on SageMaker AI. Studio luego abrirá la página de Implementación, con el modelo preconfigurado para la creación de endpoint:
Figura 2: Implementar un modelo de Hugging Face en Amazon SageMaker AI
Figura 3: Configurar los ajustes del punto de enlace en SageMaker Studio
Hasta $200 en créditos del plan gratuito, no se requiere tarjeta de crédito para la mayoría de los clientes
Los nuevos clientes reciben $100 en créditos del AWS Free Tier que son válidos para SageMaker AI, incluyendo las implementaciones de punto final, la personalización de modelos, los cuadernos de código de Studio y el entrenamiento de modelos. También tienen la oportunidad de ganar $100 adicional en créditos. Los créditos se aplican automáticamente a su uso, y reciben una notificación por correo electrónico cuando se acerca su límite. El período del Free Tier termina después de 6 meses o cuando haya utilizado todos sus créditos, lo que ocurra primero. En ese momento, el uso de recursos se detiene automáticamente, por lo que no se sorprenderá con cargos inesperados. Puede actualizar a un plan de pago en cualquier momento al agregar los detalles de pago.
Construido sobre las bases de los lanzamientos anteriores
Los nuevos entornos creados a través de la nueva experiencia de inicio de sesión incluyen las mejoras obtenidas en lanzamientos anteriores. Las permisitudes para la personalización del modelo, el entrenamiento, la evaluación y la implementación están preconfiguradas, por lo que no es necesario crear roles de Gestión de Identidad y Acceso de AWS (IAM). Las cuentas elegibles tienen acceso predeterminado a instancias de GPU G5, G6 y G4dn para endpoints, trabajos de entrenamiento y cuadernos de Studio. Además, el menú de selección de instancia en Studio muestra la disponibilidad de cuotas, por lo que puedes ver rápidamente qué tipos de instancias están disponibles para usar.
Empezar
Puede probar la nueva experiencia de inicio de sesión hoy:
- Navegue por los modelos en Hugging Face, elija Deploy, seleccione Amazon SageMaker AI y luego elija Customize on SageMaker AI o Deploy on SageMaker AI en un modelo compatible. O bien, visite la página Amazon SageMaker Studio y elija Get started with Amazon SageMaker AI.
- En la página de inicio de sesión de AWS, elija Google, GitHub, Apple o Amazon, o ingrese su dirección de correo electrónico y siga los indicaciones para crear su cuenta en pocos pasos.
- Entra en tu entorno SageMaker Studio completamente configurado y comienza a construir utilizando los créditos del Plan Gratuito.
La nueva experiencia de inicio de sesión está disponible para las nuevas cuentas de AWS. Si ya tiene una cuenta de AWS, no hay cambios en la forma en que se inicia sesión.
Conclusión
La nueva experiencia de inicio de sesión elimina el último obstáculo importante entre descubrir y utilizar Amazon SageMaker AI para crear modelos. Junto con la creación más rápida del entorno, las permisiones preconfiguradas, los enlaces profundos desde Hugging Face y el acceso por defecto a GPU, los desarrolladores individuales pueden comenzar rápidamente. Los equipos de lanzamiento ahora pueden pasar de encontrar un modelo a personalizarlo o desplegarlo en minutos, utilizando una identidad que ya poseen.
Para comenzar, visite aws.amazon.com/sagemaker/studio o explore modelos en Hugging Face.