오늘, 우리는 발표하는 내용을 전해드리게 되었습니다. 새로운 Amazon SageMaker AI 고객들은 AWS에 가입한 후 몇 단계만으로 완전히 설정된 Amazon SageMaker Studio 환경에 들어갈 수 있습니다. Amazon, Apple, GitHub, Google 또는 이메일 주소와 같은 기존 로그인 방법을 사용할 수 있습니다. 고급 AWS 계정을 설정하거나 신용카드를 입력하거나 환경을 수동으로 구성할 필요가 없습니다. 새로운 고객은 SageMaker AI를 포함한 AWS Free Tier 크레딧으로 $100를 받게 되며, 이 크레딧은 모델 커스터마이징, 훈련 작업, Studio 노트북, 엔드포인트 배포 등에 사용됩니다.
이 글은 이전 글 Hugging Face에서 Amazon SageMaker Studio로 한 번에 전환하기의 연장선상에 있습니다. 이 글에서는 Hugging Face 모델 페이지에서 직접 SageMaker Studio 워크플로우로 진입할 수 있는 딥 링크를 소개했습니다. 올해 초에는 Studio 환경을 생성하는 시간을 2분에서 약 20초로 단축했으며, 모든 새로운 Studio 도메인에 모델 커스터마이징 권한을 사전에 설정했습니다. 이러한 변화들은 개발자가 Studio에 도착한 후 겪는 많은 불편함을 없애주었습니다. 하지만 여전히 하나의 큰 장애물이 남아 있었습니다: AWS 계정 생성입니다. 신규 고객은 이메일 주소를 확인하고, 연락처 정보를 입력하며, 전화번호를 확인하고, 결제 정보를 제공하고, 지원 플랜을 선택해야만 개발을 시작할 수 있었습니다. 몇 분 안에 로그인하여 개발을 시작하는 데 익숙한 개인 개발자와 소규모 스타트업 팀에게는 여전히 큰 장애물이었습니다.
새로운 점은 무엇인가요?
이번 출시를 통해 SageMaker Studio는 업데이트된 AWS 로그인 및 가입 경험과 통합되었습니다. 이를 통해 AWS 계정 생성 및 관리에 대한 새로운 옵션이 제공되며 협업도 간소화됩니다. 신규 고객은 기존에 가지고 있는 ID를 사용하여 계정을 만들고 즉시 SageMaker Studio에서 작업을 시작할 수 있습니다.
새로운 로그인 경험
새로운 고객은 이제 Google, GitHub, Apple 또는 Amazon 계정이나 이메일 주소를 사용하여 2~3단계만으로 가입할 수 있습니다. 대부분의 고객에게는 고급 AWS 계정 가입, 전화번호 확인, 신용카드 입력이 필요하지 않습니다.
그림 1: 소셜 로그인 옵션이 있는 AWS에 가입 페이지
등록 후, SageMaker AI는 약 20초 만에 스튜디오 환경을 자동으로 생성합니다. 그런 다음 시작했던 페이지로 돌아옵니다. 예를 들어, Hugging Face의 모델을 발견하고 SageMaker AI에서 배포를 통해 배포할 수 있습니다. 그러면 스튜디오는 엔드포인트 생성에 맞게 모델이 미리 설정된 배포 페이지를 열어줍니다.
그림 2: Amazon SageMaker AI에서 Hugging Face 모델을 배포하는 방법
그림 3: SageMaker Studio에서 엔드포인트 설정 구성
$200까지의 무료 티어 크레딧, 대부분의 고객에게 신용카드가 필요하지 않음
신규 고객은 SageMaker AI의 엔드포인트 배포, 모델 커스터마이징, Studio 노트북, 모델 트레이닝 등에 적용되는 AWS 무료 티어 크레딧으로 $100를 받습니다. 또한 추가로 $100 상당의 크레딧을 얻을 수 있는 기회도 있습니다. 크레딧은 자동으로 사용량에 적용되며, 한도에 도달할 때 이메일 알림이 발송됩니다. 무료 티어 기간은 6개월 후 또는 모든 크레딧을 사용한 경우 중 먼저 도래하는 시점에 종료됩니다. 그 시점에서 리소스 사용량이 자동으로 중단되므로 예상치 못한 요금이 부과되는 일은 없을 것입니다. 결제 정보를 추가함으로써 언제든지 유료 플랜으로 업그레이드할 수 있습니다.
이전 발사의 기반 위에 구축됨
새로운 로그인 경험을 통해 생성된 새로운 환경에는 이전 릴리스에서 도입된 개선 사항도 포함됩니다. 모델 커스터마이징, 훈련, 평가, 배포에 대한 권한은 미리 설정되어 있으므로 AWS Identity and Access Management(IAM) 역할을 생성할 필요가 없습니다. 자격이 있는 계정은 엔드포인트, 훈련 작업, Studio 노트북에 대한 G5, G6, G4dn GPU 인스턴스에 대한 기본 접근 권한을 받습니다. 또한, 스튜디오의 인스턴스 선택 메뉴에는 할당량 상태가 표시되므로 어떤 인스턴스 유형이 사용 가능한지 빠르게 확인할 수 있습니다.
시작하기
오늘 당장 새로운 로그인 경험을 시도해 보세요:
- Hugging Face에서 모델을 살펴보고, Deploy를 선택한 다음 Amazon SageMaker AI를 선택합니다. 그런 다음 SageMaker AI에서 커스터마이징 또는 SageMaker AI에서 배포을 선택하여 지원되는 모델에 따라 진행할 수 있습니다. 또는 Amazon SageMaker Studio 페이지로 가서 Amazon SageMaker AI 시작하기를 선택하십시오.
- AWS 로그인 페이지에서 Google, GitHub, Apple, 또는 Amazon를 선택하거나 이메일 주소를 입력한 후, 안내에 따라 몇 단계만으로 계정을 생성할 수 있습니다.
- 완전히 설정된 SageMaker Studio 환경에서 로그인한 후, 무료 tier 크레딧으로 작업을 시작하세요.
새로운 로그인 경험은 새로운 AWS 계정에만 적용됩니다. 이미 AWS 계정을 가지고 있다면 로그인 방식에는 아무런 변화가 없습니다.
결론
새로운 로그인 경험은 Amazon SageMaker AI를 사용하여 모델을 발견하고 구축하는 과정에서 마지막 큰 장애물을 제거합니다. 환경 생성 속도가 빨라지고, 사전 설정된 권한이 제공되며, Hugging Face의 딥 링크와 기본 GPU 접근 기능이 함께 제공되어 개별 개발자들이 빠르게 시작할 수 있습니다. 스타트업 팀은 이미 가지고 있는 ID를 사용하여 몇 분 만에 모델을 찾아서 맞춤 설정하거나 배포할 수 있습니다.
시작하려면 aws.amazon.com/sagemaker/studio를 방문하거나 Hugging Face에서 모델을 살펴보세요.