Amazon SageMaker Studio simplifica la puesta en marcha de los nuevos creadores de IA y ML con inicio de sesión social
Amazon SageMaker Studio ahora permite que los nuevos clientes se registren con sus credenciales de Google, GitHub o Apple y accedan a un entorno de Studio totalmente configurado, sin necesidad de configurar una cuenta de AWS tradicional, de tarjetas de crédito ni de navegar por la consola.
Anteriormente, los nuevos clientes que descubrían un modelo en Hugging Face o en la página de un producto de AWS tenían que completar un proceso de creación de cuentas de AWS de varios pasos, proporcionar una tarjeta de crédito, navegar por la consola de AWS para encontrar SageMaker AI, configurar un entorno y configurar los permisos de IAM antes de poder empezar a trabajar. Con los lanzamientos anteriores, redujimos la configuración del entorno a veinte segundos, preconfiguramos los permisos de personalización de modelos e introdujimos enlaces profundos desde las páginas de productos de Hugging Face y AWS para que los clientes pudieran acceder directamente a Studio con un modelo precargado. Ahora, con el inicio de sesión social, los nuevos clientes completan un registro simplificado con una identidad existente, reciben créditos gratuitos como parte del nivel gratuito de AWS sin necesidad de tarjeta de crédito y acceden a un entorno de SageMaker Studio listo para usar, donde pueden refinar, evaluar e implementar modelos básicos de forma inmediata. Los clientes pueden invitar a los miembros del equipo por correo electrónico y los colaboradores pueden iniciar sesión con sus propias credenciales sociales para acceder al entorno compartido de Studio, incluidos los modelos, cuadernos y puntos de enlace compartidos sin configurar los usuarios ni los permisos de IAM. Cuando un proyecto supera los créditos gratuitos, los clientes pueden cambiarse a un plan de pago y establecer un límite de gasto para mantenerse dentro del presupuesto. Los clientes verificados siguen recibiendo acceso predeterminado a la GPU a las instancias G5, G6, G6e y G4dn en los despliegues de puntos de enlace, los trabajos de entrenamiento y los ordenadores portátiles sin solicitar aumentos de cuota.
Esta característica está disponible en todas las regiones comerciales de AWS en las que se admite Amazon SageMaker Studio. Para empezar, visite cualquier modelo compatible en Hugging Face y seleccione “Personalizar e implementar en SageMaker AI” o “Implementar en SageMaker AI”, o haga clic en Comenzar en la página de SageMaker Studio. Para obtener más información, consulte la documentación de registro de AWS y la guía de configuración de SageMaker Studio.