Aujourd’hui, nous sommes fiers de annoncer que les nouveaux clients d’Amazon SageMaker AI peuvent désormais se placer dans un environnement Amazon SageMaker Studio entièrement configuré en quelques étapes seulement après s’inscrire à AWS. Vous pouvez utiliser une méthode de connexion que vous possédez déjà, comme Amazon, Apple, GitHub, Google ou un adresse e-mail. Il n’est pas nécessaire de mettre en place un compte AWS avancé, d’entrer une carte de crédit (pour la plupart des clients) ou de configurer manuellement un environnement. Les nouveaux clients reçoivent également 100 $ de crédits du service AWS Free Tier, qui s’appliquent à SageMaker AI, y compris la personnalisation des modèles, les tâches d’entraînement, les notebooks Studio et les déploiements d’endpoint.
Cet article suit notre post précédent, « De Hugging Face à Amazon SageMaker Studio en un clic », qui avait introduit des liens profonds depuis les pages de modèles de Hugging Face directement dans les workflows de SageMaker Studio. Plus tôt cette année, nous avons également réduit le temps nécessaire pour créer l’environnement Studio de 2 minutes à environ 20 secondes, et pré-configuré les droits de personnalisation des modèles dans chaque nouveau domaine de Studio. Ensemble, ces changements ont éliminé une grande partie du friction après que le développeur atteigne Studio. Une barrière majeure restait encore : la création d’un compte AWS. Les nouveaux clients devaient vérifier leur adresse e-mail, entrer les informations de contact, vérifier leur numéro de téléphone, fournir les détails de paiement et choisir un plan de support avant de pouvoir commencer à développer. Pour les développeurs individuels et les petites équipes d’entreprise habitués à se connecter et à développer en quelques minutes, cela restait encore une barrière importante.
Quoi de nouveau
Avec cette mise en œuvre, SageMaker Studio est désormais intégré à l’expérience d’inscription et de connexion AWS mis à jour, qui propose de nouvelles options pour créer et gérer des comptes AWS, ainsi qu’une collaboration simplifiée. Les nouveaux clients peuvent créer un compte en utilisant une identité qu’ils possèdent déjà et commencer à travailler dans SageMaker Studio immédiatement.
Nouvelle expérience de connexion
Les nouveaux clients peuvent désormais s’inscrire en utilisant leur compte Google, GitHub, Apple ou Amazon, ou un adresse e-mail, en 2–3 étapes. Il n’est pas nécessaire de compléter l’inscription avancée d’un compte AWS, de vérifier un numéro de téléphone, ou d’entrer une carte de crédit (pour la plupart des clients) :
Figure 1 : La page de inscription pour AWS avec les options de connexion sociale
Après vous inscrire, SageMaker AI crée automatiquement votre environnement Studio en environ 20 secondes. Vous accédez ensuite à la page correspondant à l’endroit où vous avez commencé. Par exemple, vous pouvez découvrir et sélectionner un modèle de Hugging Face pour le déploiement via Deploy on SageMaker AI. Studio ouvre alors la page de déploiement, avec le modèle préréglé pour la création d’un endpoint :
Figure 2 : Déploiement d’un modèle Hugging Face sur Amazon SageMaker AI
Figure 3 : Configuration des paramètres de point d’interrogation dans SageMaker Studio
Jusqu’à 200 dollars en crédits gratuits dans la tierce gratuite, aucune carte de crédit nécessaire pour la plupart des clients
Les nouveaux clients reçoivent 100 dollars en crédits du tiercé gratuit d’AWS, qui s’appliquent à SageMaker AI, y compris les déploiements d’endpoint, la personnalisation des modèles, les notesbooks Studio et l’entraînement des modèles. Vous avez également la possibilité de gagner 100 dollars supplémentaires en crédits. Les crédits sont appliqués automatiquement à votre utilisation, et vous recevez une notification par e-mail lorsque vous approchez de votre limite. La période du tiercé gratuit se termine après 6 mois ou lorsque vous avez utilisé tous vos crédits, selon le premier délai. À ce moment-là, l’utilisation des ressources s’arrête automatiquement, vous ne serez donc pas surpris par des charges inattendues. Vous pouvez passer à un plan payant à tout moment en ajoutant les informations de paiement.
Construit sur les fondations des lancements précédents
Les nouveaux environnements créés grâce à la nouvelle expérience de connexion intègrent les améliorations apportées lors des versions précédentes. Les permissions pour la personnalisation du modèle, l’entraînement, l’évaluation et le déploiement sont prédéfinies, il n’est donc pas nécessaire de créer des rôles AWS Identity and Access Management (IAM). Les comptes éligibles bénéficient d’un accès par défaut aux instances GPU G5, G6 et G4dn pour les endpoints, les tâches d’entraînement et les notesbooks Studio. De plus, le menu de sélection d’instance dans Studio montre l’ disponibilité des quotas, vous permettant ainsi de voir rapidement quels types d’instances sont disponibles pour utilisation.
Commencer
Vous pouvez essayer l’expérience de connexion nouvelle aujourd’hui :
- Navelez les modèles sur Hugging Face, choisissez Deploy, sélectionnez Amazon SageMaker AI et ensuite choisissez Customize on SageMaker AI ou Deploy on SageMaker AI sur un modèle pris en charge. Alternativement, visitez la page Amazon SageMaker Studio et choisissez Get started with Amazon SageMaker AI.
- Sur la page de connexion AWS, choisissez Google, GitHub, Apple ou Amazon, ou entrez votre adresse e-mail, et suivez les instructions pour créer votre compte en quelques étapes.
- Arrivez dans votre environnement SageMaker Studio entièrement configuré et commencez à construire en utilisant les crédits de la tierce gratuite.
L’expérience de connexion nouvelle est disponible pour les nouveaux comptes AWS. Si vous avez déjà un compte AWS, il n’y a aucun changement dans la manière dont vous vous connectez.
Conclusion
L’expérience de connexion nouvelle élimine le dernier obstacle majeur entre la découverte et l’utilisation d’Amazon SageMaker AI. En combinaison avec une création plus rapide de l’environnement, des permissions prédéfinies, des liens profonds depuis Hugging Face, et un accès par défaut aux GPU, les développeurs individuels peuvent commencer rapidement. Les équipes de start-up peuvent désormais passer de la recherche d’un modèle à sa personnalisation ou son déploiement en quelques minutes, en utilisant une identité qu’ils possèdent déjà.
Pour commencer, visitez aws.amazon.com/sagemaker/studio ou explorez les modèles sur Hugging Face.