Amazon SageMaker Studio s’intègre désormais à Hugging Face pour le déploiement et la personnalisation des modèles en un clic
Amazon SageMaker Studio prend désormais en charge l’intégration directe depuis Hugging Face, ce qui vous permet de passer de la découverte d’un modèle à son utilisation dans un environnement Studio entièrement configuré en un seul clic. Sélectionnez n’importe quel modèle compatible sur Hugging Face et choisissez « Personnaliser sur SageMaker AI » ou « Déployer sur SageMaker AI » pour accéder directement à la page de flux de travail correspondante avec le modèle préchargé et prêt à être utilisé.
Auparavant, pour passer de la découverte de modèles à un environnement de travail, il fallait naviguer dans la console AWS pour trouver SageMaker AI, configurer un environnement, configurer des autorisations IAM pour la personnalisation des modèles sans serveur et, dans de nombreux cas, demander une augmentation des quotas de GPU par le biais de Service Quotas avant d’exécuter une première tâche. Désormais, les nouveaux clients effectuent une inscription AWS standard et bénéficient d’un environnement SageMaker Studio créé en quelques secondes avec des autorisations préconfigurées pour les tâches de personnalisation des modèles sans serveur, notamment le peaufinage avec des fonctions de récompense personnalisées pour l’apprentissage par renforcement, l’évaluation des modèles et le déploiement sur les points de terminaison SageMaker ou Bedrock. Les clients vérifiés bénéficient d’un accès GPU par défaut aux instances G5, G6 et G4dn pour les déploiements de points de terminaison, les tâches d’entraînement et les blocs-notes sans demander d’augmentation de quota, et les informations relatives à la limite de quota et à l’utilisation sont visibles pour chaque type d’instance directement dans l’environnement Studio. Les clients réguliers qui se connectent depuis les pages produits de Hugging Face ou SageMaker sélectionnent leur environnement et accèdent directement à SageMaker Studio avec le modèle prêt à être utilisé.
Cette caractéristique est disponible dans toutes les Régions AWS commerciales où Amazon SageMaker Studio est prise en charge. Pour commencer, rendez-vous sur n’importe quel modèle compatible sur Hugging Face et sélectionnez « Personnaliser sur SageMaker AI » ou « Déployer sur SageMaker AI », ou cliquez sur Démarrage sur la page SageMaker Studio. Pour en savoir plus, consultez la section Service Quotas pour Studio dans la documentation Amazon SageMaker.