Amazon SageMaker Studio, 소셜 로그인을 통해 새로운 AI/ML 빌더 시작 간소화
이제 Amazon SageMaker Studio의 신규 고객은 Google, GitHub 또는 Apple 자격 증명으로 가입하여, 완전히 구성된 Studio 환경에 랜딩할 수 있습니다. 기존 방식의 AWS 계정 설정, 신용 카드, 콘솔 탐색이 필요하지 않습니다.
이전에는 Hugging Face 또는 AWS 제품 페이지에서 모델을 발견한 신규 고객이 작업을 시작하기 위해서는 먼저 다단계 AWS 계정 생성 절차를 완료하고, 신용 카드 정보를 입력하고, AWS Console을 탐색하여 SageMaker AI를 찾고, 환경을 구성하고, IAM 권한을 설정해야 했습니다. 이전 출시에서는 환경 설정 시간을 20초로 단축했고, 모델 사용자 지정 권한을 사전 구성했으며, Hugging Face와 AWS 제품 페이지에서 딥링크를 도입하여 모델이 미리 로드된 Studio 내에 고객이 바로 랜딩할 수 있도록 했습니다. 이제 소셜 로그인을 통해 신규 고객은 기존 ID로 간편하게 가입하고, 신용 카드 없이 AWS 프리 티어의 일부로 무료 크레딧을 받을 수 있으며, 바로 사용 가능한 SageMaker Studio 환경 내에 도달하여 파운데이션 모델을 미세 조정, 평가, 배포할 수 있습니다. 고객은 이메일을 통해 팀원을 초대할 수 있으며, 협업자는 IAM 사용자나 권한을 구성할 필요 없이 자신의 소셜 자격 증명으로 로그인하여 공유 모델, 노트북, 엔드포인트 등 공유된 Studio 환경에 액세스할 수 있습니다. 프로젝트가 무료 크레딧 이상으로 확장되면 고객은 유료 플랜으로 업그레이드하고 예산 범위 내에서 지출 한도를 설정할 수 있습니다. 확인된 고객은 할당량 증가를 요청하지 않고도 엔드포인트 배포, 훈련 작업, 노트북에 걸쳐 G5, G6, G6e, G4dn 인스턴스에 대한 기본 GPU 액세스 권한을 계속 받게 됩니다.
이 기능은 Amazon SageMaker Studio가 지원되는 모든 AWS 상용 리전에서 사용할 수 있습니다. 시작하려면 Hugging Face에서 지원되는 모델을 방문하여 “Customize and Deploy on SageMaker AI” 또는 “Deploy on SageMaker AI”를 선택하거나 SageMaker Studio 페이지에서 시작하기를 클릭하세요. 자세한 내용은 AWS 가입 설명서 및 SageMaker Studio 설정 가이드를 참조하세요.