Amazon SageMaker Studio が Hugging Face と統合され、ワンクリックでモデルのデプロイとカスタマイズが可能に
Amazon SageMaker Studio が Hugging Face からの直接統合をサポートするようになりました。これにより、モデルの検索から、完全に構成済みの Studio 環境内でモデルを使用する作業までを、ワンクリックで行えるようになりました。サポートされている任意のモデルを Hugging Face で選択し、[Customize on SageMaker AI] または [Deploy on SageMaker AI] を選択すると、対応するワークフローページに直接移動し、モデルがプリロードされてすぐに使用できる状態になります。
これまで、モデルを見つけて作業環境に移行するには、AWS コンソールを操作して SageMaker AI を見つけ、環境を構成し、サーバーレスモデルをカスタマイズするための IAM 権限を設定する必要がありました。また、多くの場合、最初のジョブを実行する前に Service Quotas を通じて GPU のクォータの引き上げをリクエストする必要がありました。今後、新規のお客様は標準の AWS サインアップを完了すると、サーバーレスモデルのカスタマイズジョブの権限があらかじめ設定された SageMaker Studio 環境をすぐに手に入れることができます。権限には、強化学習用のカスタム報酬関数を用いたファインチューニング、モデル評価、SageMaker または Bedrock エンドポイントへのデプロイなどが含まれます。検証済みのお客様は、割り当ての引き上げをリクエストすることなく、エンドポイント、デプロイ、トレーニングジョブ、ノートブック全体で G5、G6、G4dn インスタンスに対するデフォルトの GPU アクセスを利用できます。クォータ制限と使用状況情報は、Studio 環境内で各インスタンスタイプに直接表示されます。Hugging Face または SageMaker 製品ページからサインインする既存のお客様は、環境を選択するだけで、モデルがすぐに使用できる状態で SageMaker Studio に直接移動することができます。
この機能は、Amazon SageMaker Studio がサポートされているすべての AWS 商用リージョンでご利用いただけます。使用を開始するには、Hugging Face でサポート対象の任意のモデルにアクセスし、[Customize on SageMaker AI] または [Deploy on SageMaker AI] を選択するか、SageMaker Studio ページで [今すぐ始める] をクリックします。詳細については、Amazon SageMaker ドキュメントの Studio のサービスクォータを参照してください。