Amazon SageMaker Studio vereinfacht den Einstieg für neue KI/ML-Builder mit der Anmeldung über soziale Netzwerke („Social Sign-In“).
Amazon SageMaker Studio ermöglicht es Neukunden jetzt, sich mit ihren Google-, GitHub- oder Apple-Anmeldeinformationen zu registrieren und in einer vollständig konfigurierten Studio-Umgebung zu landen – keine herkömmliche AWS-Kontoeinrichtung, keine Kreditkarte und keine Konsolennavigation erforderlich.
Bisher mussten Neukunden, die ein Modell auf Hugging Face oder einer AWS-Produktseite entdeckten, einen mehrstufigen AWS-Kontoerstellungsprozess abschließen, eine Kreditkarte angeben, in der AWS-Konsole nach SageMaker-KI suchen, eine Umgebung konfigurieren und IAM-Berechtigungen einrichten, bevor sie mit der Arbeit beginnen konnten. Bei früheren Produkteinführungen haben wir die Einrichtung der Umgebung auf zwanzig Sekunden reduziert, die Berechtigungen zur Modellanpassung vorkonfiguriert und Deep-Links von Hugging Face- und AWS-Produktseiten eingeführt, sodass Kunden mit einem vorinstallierten Modell direkt in Studio landen konnten. Mit der Anmeldung über soziale Netzwerke können Neukunden jetzt eine vereinfachte Registrierung mit einer vorhandenen Identität abschließen, kostenlose Gutschriften im Rahmen des kostenlosen AWS-Kontingents erhalten, ohne dass eine Kreditkarte erforderlich ist, und erhalten eine sofort einsatzbereite SageMaker Studio-Umgebung, in der sie Basismodelle sofort optimieren, evaluieren und bereitstellen können. Kunden können Teammitglieder per E-Mail einladen, und Mitarbeiter melden sich mit ihren eigenen Social-Media-Anmeldeinformationen an, um auf die gemeinsam genutzte Studio-Umgebung zuzugreifen, einschließlich geteilter Modelle, Notebooks und Endpunkte, ohne IAM-Benutzer oder -Berechtigungen konfigurieren zu müssen. Wenn ein Projekt das kostenlose Guthaben übersteigt, können Kunden auf einen kostenpflichtigen Tarif umsteigen und ein Ausgabenlimit festlegen, um das Budget einzuhalten. Verifizierte Kunden erhalten weiterhin standardmäßigen GPU-Zugriff auf G5-, G6-, G6e- und G4dn-Instances für Endpunkt-Bereitstellungen, Trainingsjob und Notebooks, ohne Quotenerhöhungen beantragen zu müssen.
Diese Funktion ist in allen kommerziellen AWS-Regionen verfügbar, in denen Amazon SageMaker Studio unterstützt wird. Rufen Sie zunächst ein beliebiges unterstütztes Modell auf Hugging Face auf und wählen Sie „Auf SageMaker AI anpassen und bereitstellen“ oder „Auf SageMaker AI bereitstellen“ aus oder klicken Sie auf der SageMaker Studio-Seite auf „Erste Schritte“. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation zur AWS-Anmeldung und in der Einrichtungsanleitung zu SageMaker Studio.