今天，我们很高兴宣布：新的 Amazon SageMaker AI 客户在注册 AWS 后只需几步即可进入完全配置好的 Amazon SageMaker Studio 环境。您可以使用现有的登录方式，例如 Amazon、Apple、GitHub、Google 或电子邮件地址。无需设置高级 AWS 账户，无需输入信用卡信息（对于大多数客户而言），也无需手动配置环境。新客户还将获得 100 美元的 AWS Free Tier 积分，这些积分可用于 SageMaker AI 中的各种功能，包括模型定制、训练任务、Studio 笔记本以及端点部署。
此文章承接了之前的文章《从 Hugging Face 到 Amazon SageMaker Studio，一键完成》，该文章介绍了如何将 Hugging Face 模型页面中的深度链接直接引入 SageMaker Studio 工作流中。今年早些时候，我们还将 Studio 环境的创建时间从 2 分钟缩短至约 20 秒，并在每个新的 Studio 领域中预配置模型自定义权限。这些变化共同消除了开发者进入 Studio 后遇到的诸多障碍。然而，在他们能够使用 Studio 之前，仍有一个主要障碍：创建 AWS 账户。新客户必须验证电子邮件地址、输入联系信息、验证电话号码、提供支付信息，并选择支持计划后才能开始构建项目。对于习惯于几分钟内即可登录并开展工作的个人开发者和小型创业团队来说，这仍然是一个巨大的障碍。
有什么新内容
通过此次发布，SageMaker Studio 现已与更新后的 AWS 登录和注册体验集成在一起。该体验提供了创建和管理 AWS 账户的新选项，同时简化了协作功能。新客户可以使用他们已有的身份来创建账户，并立即在 SageMaker Studio 中进行操作。
新的登录体验
新客户现在可以通过他们的 Google、GitHub、Apple 或 Amazon 账户，或者通过电子邮件地址，在 2–3 步内注册。大多数客户无需完成高级 AWS 账户注册、验证电话号码或输入信用卡信息。
图 1：包含社交登录选项的 AWS 注册页面
注册之后，SageMaker AI 会在约 20 秒内自动创建您的 Studio 环境。随后您会进入与开始页面相同的页面。例如，您可以通过 在 SageMaker AI 上部署 来发现并选择来自 Hugging Face 的模型进行部署。然后 Studio 会打开部署页面，该页面已预配置了用于端点创建的模型：
图 2：在 Amazon SageMaker AI 上部署 Hugging Face 模型
图 3：在 SageMaker Studio 中配置端点设置
最高 200 美元的免费等级积分，大多数用户无需使用信用卡
新客户将获得 $100 的 AWS 免费层级积分，这些积分可用于 SageMaker AI 中的所有功能，包括端点部署、模型定制、Studio 笔记本以及模型训练。您还有机会额外获得 $100 的积分。积分会自动应用于您的使用行为，当接近积分上限时，您会收到电子邮件通知。免费层级期在 6 个月后或您使用完所有积分时结束，以先到者为准。 此时，资源使用会自动停止，因此您不会遇到意外的费用问题。您可以随时通过输入支付信息来升级到付费计划。
建立在之前发射的基础之上
通过新的登录体验创建的新环境包含了之前版本中的改进内容。模型定制、训练、评估和部署相关的权限已预先配置好，因此无需创建 AWS Identity and Access Management (IAM) 角色。符合条件的账户将默认获得对 G5、G6 和 G4dn GPU 实例的访问权限，这些实例可用于端点、训练任务和 Studio 笔记本使用。 此外，Studio 中的实例选择菜单会显示配额可用性，这样你就可以快速了解有哪些实例类型可供使用。
开始使用
您今天就可以尝试新的登录体验：
- 在 Hugging Face 上浏览模型，选择 Deploy，然后选择 Amazon SageMaker AI，接着选择 Customize on SageMaker AI 或 Deploy on SageMaker AI 以在支持的模型上部署。或者，访问 Amazon SageMaker Studio 页面，然后选择 Get started with Amazon SageMaker AI。
- 在 AWS 登录页面上，选择 Google、GitHub、Apple 或 Amazon，或者输入您的电子邮件地址，然后按照提示在几步之内创建您的账户。
- 在已完全配置好的 SageMaker Studio 环境中启动，并使用免费套餐的积分开始构建。
新的登录体验适用于新的 AWS 账户。如果您已经拥有 AWS 账户，则登录方式不会发生变化。
结论
新的登录体验消除了在 Amazon SageMaker AI 中探索与构建之间的最后一项主要障碍。结合更快的环境创建、预配置权限、Hugging Face 的深层链接以及默认的 GPU 访问功能，个人开发者可以迅速开始使用。启动团队现在能够在几分钟内从找到模型到对其进行定制或部署，只需使用他们已有的身份即可。
要开始使用，请访问 aws.amazon.com/sagemaker/studio，或浏览 Hugging Face 上的模型。