Amazon SageMaker Studio agora é configurado em poucos segundos, com personalização de modelos pronta desde o início
A configuração rápida do Amazon SageMaker Studio agora é concluída em menos de vinte segundos, reduzida de mais de dois minutos. Seja você responsável por construir pipelines de ML, explorar dados, desenvolver com cadernos ou ajustar modelos de base de ajuste fino, é possível ir do login a um ambiente do Studio totalmente configurado quase instantaneamente.
Como parte dessa configuração simplificada, os novos ambientes do Studio agora vêm com permissões de personalização de modelos sem servidor configuradas automaticamente. Uma nova política gerenciada, AmazonSageMakerModelCustomizationCoreAccess, é criada e anexada automaticamente, fornecendo permissões para jobs de personalização de modelos serverless, incluindo ajuste fino com funções de recompensa personalizadas para aprendizado por reforço, avaliação de modelos e implantação em endpoints do SageMaker ou do Bedrock. Isso elimina a necessidade de criar e configurar manualmente perfis e políticas do IAM antes de começar a experimentar. Para ambientes do Studio já existentes, mensagens acionáveis com links diretos para a documentação orientam você na adição dessas permissões.
Esse recurso está disponível em todas as regiões comerciais da AWS que oferecem o Amazon SageMaker Studio. Para começar a usá-lo, crie um novo ambiente do Studio usando a configuração rápida no Console do SageMaker AI. Para saber mais, consulte Quick setup e Model Customization permissions setup na documentação do Amazon SageMaker.