Amazon SageMaker Studio ist jetzt in Sekundenschnelle eingerichtet und die Modellanpassung steht von Anfang an bereit
Das Quick Setup von Amazon SageMaker Studio ist jetzt in weniger als zwanzig Sekunden abgeschlossen (zuvor zwei Minuten). Ganz gleich, ob Sie ML-Pipelines erstellen, Daten untersuchen, mit Notebooks entwickeln oder Grundmodelle feinabstimmen, Sie können fast sofort von der Anmeldung zu einer vollständig konfigurierten Studio-Umgebung wechseln.
Im Rahmen dieses optimierten Setups verfügen neu erstellte Studio-Umgebungen jetzt über automatisch konfigurierte Berechtigungen zur Serverless-Modellanpassung. Eine neue verwaltete Richtlinie, AmazonSageMakerModelCustomizationCoreAccess, wird für Sie erstellt und angehängt. Sie gewährt Berechtigungen für Serverless-Modellanpassungsaufgaben, einschließlich der Feinabstimmung mit benutzerdefinierten Belohnungsfunktionen für Reinforcement Learning, Modellbewertung und Bereitstellung auf SageMaker- oder Bedrock-Endpunkten. Dadurch entfällt die Notwendigkeit, IAM-Rollen und -Richtlinien manuell zu erstellen und zu konfigurieren, bevor Sie mit dem Experimentieren beginnen können. In bestehenden Studio-Umgebungen führen Sie umsetzbare Meldungen mit direkten Links zur Dokumentation durch das Hinzufügen dieser Berechtigungen.
Diese Funktion ist in allen kommerziellen AWS-Regionen verfügbar, in denen Amazon SageMaker Studio unterstützt wird. Erstellen Sie zunächst über das Quick Setup in der SageMaker-KI-Konsole eine neue Studio-Umgebung. Weitere Informationen finden Sie in der Amazon-SageMaker-Dokumentation unter Quick Setup und Berechtigungssetup für die Modellanpassung.