Amazon SageMaker Studio kini terintegrasi dengan Hugging Face untuk deployment dan penyesuaian model sekali klik
Amazon SageMaker Studio kini mendukung integrasi langsung dari Hugging Face, memungkinkan Anda beralih dari menemukan model hingga mengerjakannya di dalam lingkungan Studio yang sepenuhnya terkonfigurasi hanya dengan satu klik. Pilih model apa pun yang didukung di Hugging Face dan pilih "Kustomisasi di SageMaker AI" atau "Terapkan di SageMaker AI" untuk langsung menuju halaman alur kerja yang sesuai dengan model yang sudah dimuat sebelumnya dan siap digunakan.
Sebelumnya, untuk beralih dari penemuan model ke lingkungan kerja, diperlukan navigasi melalui Konsol AWS untuk menemukan SageMaker AI, mengkonfigurasi lingkungan, mengatur izin IAM untuk kustomisasi model nirserver, dan dalam banyak kasus meminta peningkatan kuota GPU melalui Service Quotas sebelum menjalankan pekerjaan pertama. Sekarang, pelanggan baru menyelesaikan pendaftaran AWS standar dan menerima lingkungan SageMaker Studio yang dibuat dalam hitungan detik dengan izin yang telah dikonfigurasi sebelumnya untuk pekerjaan kustomisasi model nirserver, termasuk penyempurnaan dengan fungsi penghargaan khusus untuk pembelajaran penguatan, evaluasi model, dan deployment ke titik akhir SageMaker atau Bedrock. Pelanggan terverifikasi menerima akses GPU default ke instans G5, G6, dan G4dn di seluruh deployment titik akhir, tugas pelatihan, dan notebook tanpa meminta peningkatan kuota, dan informasi batas kuota serta pemanfaatannya terlihat untuk setiap jenis instans langsung di dalam lingkungan Studio. Pelanggan lama yang masuk melalui halaman produk Hugging Face atau SageMaker memilih lingkungan mereka dan langsung masuk ke SageMaker Studio dengan model yang siap digunakan.
Fitur ini tersedia di semua Region Komersial AWS tempat Amazon SageMaker Studio didukung. Untuk memulai, kunjungi model yang didukung di Hugging Face dan pilih "Kustomisasi di SageMaker AI" atau "Terapkan di SageMaker AI," atau klik Get Started dari halaman SageMaker Studio. Untuk mempelajari lebih lanjut, lihat Kuota layanan untuk Studio di dokumentasi Amazon SageMaker.