今日、私たちは発表することができます。Amazon SageMaker AIの新規顧客は、AWSに登録した後、数ステップで完全に設定されたAmazon SageMaker Studio環境内に入ることができるようになりました。Amazon、Apple、GitHub、Google、またはメールアドレスといった、既存のサインイン方法を使用できます。高度なAWSアカウントの設定やクレジットカードの入力（ほとんどの顧客に必要）、手動での環境設定は不要です。新規顧客は、SageMaker AIにおけるモデルカスタマイズ、トレーニングジョブ、Studioノートブック、エンドポイントのデプロイなどを含む、AWS Free Tierクレジット$100を提供されます。
この投稿は、以前の投稿「Hugging FaceからAmazon SageMaker Studioへのワンクリックでの導入」に続くものです。この投稿では、Hugging Faceのモデルページから直接SageMaker Studioのワークフローへ深いリンクが実装されました。今年初めには、Studio環境の作成時間を2分から約20秒に短縮し、新しいStudioドメインごとに事前設定されたモデルのカスタマイズ権限も提供しました。これらの変更により、開発者がStudioに到達した後の障害が大幅に減少しました。しかし、彼らがStudioに到達する前に残る大きな障害は、AWSアカウントの作成でした。新規顧客は、メールアドレスを確認し、連絡先情報を入力し、電話番号を確認し、支払い情報を提供し、サポートプランを選択する必要がありました。個々の開発者や小規模なスタートアップチームにとっては、数分でログインして作業を開始できるという点では、これでも依然として大きな障害でした。
新しいものは何ですか
このリリースにより、SageMaker Studioは更新されたAWSログインおよび登録体験と統合されました。これにより、AWSアカウントの作成や管理、簡易化されたコラボレーション機能が新たに提供されます。新規顧客は、既存のアイデンティティを利用してアカウントを作成し、すぐにSageMaker Studioで作業を開始することができます。
新しいログイン体験
新規顧客は、Google、GitHub、Apple、Amazonのアカウント、またはメールアドレスを使って、2～3ステップで登録できます。高度なAWSアカウントの登録、電話番号の確認、クレジットカードの入力は必要ありません（ほとんどの顧客にとって）。
図1：ソーシャルサインオンオプションがあるAWSの登録ページ
登録後、SageMaker AIは約20秒でStudio環境を自動的に作成します。その後、最初にアクセスしたページに戻ります。例えば、Hugging Faceからモデルを見つけて選択し、デプロイすることができます。 SageMaker AI上でのデプロイスタジオは、エンドポイントの作成用に事前設定されたモデルを持つデプロイページを開きます：
図2：Amazon SageMaker AI上でのHugging Faceモデルのデプロイ
図3：SageMaker Studioでのエンドポイント設定の設定
無料トierクレジットで最大200ドルまで、ほとんどの顧客にはクレジットカードが不要です
新規顧客は、エンドポイントのデプロイ、モデルのカスタマイズ、Studioノートブック、モデルトレーニングを含むSageMaker AI全体で利用可能なAWS Free Tierクレジット100ドルを受け取ります。さらに、100ドル分のクレジットを獲得する機会もあります。クレジットは自動的にご利用料金に加算され、制限に近づくとEメール通知が送られます。Free Tier期間は6ヶ月後、または全クレジットを使用した時のいずれか早い方が終了します。 その時点で、リソースの使用が自動的に停止するため、予期しない料金が発生することはありません。支払い情報を追加することで、いつでも有料プランにアップグレードできます。
以前の発売の基盤の上に構築されました
新しいログイン体験を通じて作成される新しい環境には、以前のバージョンで導入された改善が含まれます。モデルのカスタマイズ、トレーニング、評価、デプロイに関する権限は事前に設定されており、AWS Identity and Access Management（IAM）ロールを作成する必要はありません。対象アカウントには、エンドポイント、トレーニングジョブ、Studioノートブック用のG5、G6、G4dn GPUインスタンスへのデフォルトアクセスが提供されます。 また、Studioのインスタンス選択メニューにはクオータの利用可能状況が表示されるため、使用可能なインスタンスタイプをすぐに確認できます。
始める方法
今日から新しいログイン体験を試すことができます：
- Hugging Faceでモデルを閲覧し、Deployを選択して、Amazon SageMaker AIを選択した後、Customize on SageMaker AIまたはDeploy on SageMaker AIをサポートされているモデルで行います。または、Amazon SageMaker Studioのページにアクセスし、Get started with Amazon SageMaker AIを選択することもできます。
- AWSのログインページで、Google、GitHub、Apple、またはAmazonを選択するか、メールアドレスを入力し、指示に従って数ステップでアカウントを作成します。
- 完全に設定されたSageMaker Studio環境でログインし、無料トierのクレジットを使って作成を始めましょう。
新しいログイン体験は、新規のAWSアカウントで利用可能です。既にAWSアカウントを持っている場合は、ログイン方法に変更はありません。
結論
新しいログイン体験により、Amazon SageMaker AIを利用してデータを発見し、モデルを構築する過程の最後の大きな障害が取り除かれました。環境の作成が速くなり、事前設定された権限、Hugging Faceからの深層リンク、そしてデフォルトのGPUアクセスも備えているため、個々の開発者は迅速に作業を開始できます。スタートアップチームは、既存のアイデンティティを利用して、モデルを見つけるだけで数分でカスタマイズやデプロイが可能になりました。
始めるには、aws.amazon.com/sagemaker/studioをご覧するか、Hugging Faceでモデルを探してみてください。