Amazon SageMaker Studio がソーシャルサインインにより新しい AI/機械学習ビルダーの使用開始を簡素化
Amazon SageMaker Studio では、新規のお客様が Google、GitHub、または Apple の認証情報を使用してサインアップし、すべての設定が完了した Studio 環境にそのまま移動できるようになりました。AWS アカウントの従来のセットアップ、クレジットカード、コンソール操作は必要ありません。
これまで、Hugging Face や AWS の製品ページでモデルを見つけた新規のお客様は、作業を開始する前に、複数のステップからなる AWS アカウントの作成プロセスを完了し、クレジットカードを登録し、AWS コンソールで SageMaker AI を探して環境を設定し、IAM アクセス許可をセットアップする必要がありました。以前のリリースでは、環境のセットアップ時間を 20 秒に短縮し、モデルのカスタマイズに必要なアクセス許可を事前に設定しました。また、Hugging Face や AWS の製品ページからのディープリンクを導入し、モデルが事前にロードされた Studio にお客様が直接移動できるようにしました。今回のソーシャルサインインにより、新規のお客様は既存の ID を使用して簡素化されたサインアップを完了し、AWS 無料利用枠の一部として無料クレジットを受け取ることができます。クレジットカードは必要ありません。サインアップ後は、すぐに使用できる SageMaker Studio 環境で、基盤モデルのファインチューニング、評価、デプロイを直ちに開始できます。お客様はチームメンバーを E メールで招待できます。招待されたメンバーは自身のソーシャル認証情報でサインインし、共有の Studio 環境にアクセスできます。共有されたモデル、ノートブック、エンドポイントにも、IAM ユーザーやアクセス許可を設定することなくアクセスできます。プロジェクトの規模が無料クレジットの範囲を超えた場合は、有料プランにアップグレードし、予算内に収まるように支出制限を設定できます。確認が完了したお客様には、引き続き、エンドポイントのデプロイ、トレーニングジョブ、ノートブックのいずれにおいても、G5、G6、G6e、G4dn インスタンスへの GPU アクセスがデフォルトで付与されます。クォータの引き上げをリクエストする必要はありません。
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 and Deploy 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、AWS のサインアップに関するドキュメントおよび SageMaker Studio セットアップガイドを参照してください。