开发者现在可以通过全新的 AWS 体验访问 SageMaker Studio
· ME 快讯
ME AI 消息，今天，我们很高兴地宣布，新的 Amazon SageMaker AI 客户现在只需在注册 AWS 后完成几个步骤，即可进入一个完全配置好的 Amazon SageMaker Studio 环境。您可以使用已有的登录方式，例如 Amazon、Apple、GitHub、Google 账号或电子邮箱地址。大多数客户无需设置高级 AWS 账户、输入信用卡信息，也无需手动配置环境。新客户还可获得 100 美元的 AWS Free Tier 积分，可用于 SageMaker AI 的各项功能，包括模型定制、训练作业、Studio notebook 和端点部署。
本文承接了我们此前发布的文章《一键从 Hugging Face 进入 Amazon SageMaker Studio》。该文章介绍了如何通过 Hugging Face 模型页面中的深层链接，直接进入 SageMaker Studio 工作流。今年早些时候，我们还将 Studio 环境的创建时间从 2 分钟缩短至约 20 秒，并在每个新建的 Studio 域中预先配置了模型定制权限。这些改进消除了开发者进入 Studio 后的大部分操作阻碍，但在进入 Studio 之前仍有一个主要障碍：创建 AWS 账户。新客户必须验证电子邮箱、填写联系信息、验证电话号码、提供支付信息并选择支持计划，之后才能开始构建。对于习惯于在几分钟内完成登录并开始开发的个人开发者和小型创业团队而言，这仍然是一道不小的门槛。
新增功能
随着此次发布，SageMaker Studio 已集成到更新后的 AWS 登录和注册体验中。该体验为创建和管理 AWS 账户提供了新的选项，并简化了协作流程。新客户可以使用已有的身份账号创建账户，并立即开始在 SageMaker Studio 中进行开发。
全新的登录体验
新客户现在可以使用 Google、GitHub、Apple 或 Amazon 账号，或者使用电子邮箱地址，在 2 至 3 个步骤内完成注册。大多数客户无需完成高级 AWS 账户注册、验证电话号码或输入信用卡信息：
图 1：提供社交账号登录选项的 AWS 注册页面
注册完成后，SageMaker AI 会在约 20 秒内自动创建您的 Studio 环境。随后，您会进入与起始位置相对应的页面。例如，您可以在 Hugging Face 上发现并选择一个模型，然后通过在 SageMaker AI 上部署（Deploy on SageMaker AI）进行部署。之后，Studio 会打开部署页面，并预先配置好用于创建端点的模型：
图 2：在 Amazon SageMaker AI 上部署 Hugging Face 模型
图 3：在 SageMaker Studio 中配置端点设置
最高可获得 200 美元 Free Tier 积分，大多数客户无需信用卡
新客户可获得 100 美元的 AWS Free Tier 积分，可用于 SageMaker AI 的各项功能，包括端点部署、模型定制、Studio notebook 和模型训练。此外，您还有机会额外获得价值 100 美元的积分。积分会自动抵扣您的使用费用；当接近额度上限时，您会收到电子邮件通知。Free Tier 期限为 6 个月，或在积分全部用完时结束，以先到者为准。届时，资源使用会自动停止，因此您不会因意外使用而产生额外费用。您可以随时通过添加支付信息升级到付费计划。
建立在此前发布成果的基础上
通过全新登录体验创建的环境包含此前发布版本中的改进。模型定制、训练、评估和部署所需的权限均已预先配置，因此您无需创建 AWS Identity and Access Management（IAM）角色。符合条件的账户默认可使用 G5、G6 和 G4dn GPU 实例，用于端点、训练作业和 Studio notebook。此外，Studio 中的实例选择菜单会显示配额可用性，您可以快速查看哪些实例类型可供使用。
开始使用
您可以立即体验全新的登录方式：
在 Hugging Face 上浏览模型，选择部署（Deploy），选择 Amazon SageMaker AI，然后在受支持的模型上选择在 SageMaker AI 上定制（Customize on SageMaker AI）或在 SageMaker AI 上部署（Deploy on SageMaker AI）。您也可以访问 Amazon SageMaker Studio 页面，并选择开始使用 Amazon SageMaker AI（Get started with Amazon SageMaker AI）。
在 AWS 登录页面上，选择 Google、GitHub、Apple 或 Amazon，也可以输入电子邮箱地址，然后按照提示通过几个步骤创建账户。
进入完全配置好的 SageMaker Studio 环境，并使用 Free Tier 积分开始开发。
全新的登录体验适用于新 AWS 账户。如果您已经拥有 AWS 账户，登录方式不会发生变化。
结语
全新的登录体验消除了从发现 Amazon SageMaker AI 到开始构建之间最后一个主要障碍。结合更快的环境创建速度、预先配置的权限、来自 Hugging Face 的深层链接以及默认 GPU 访问权限，个人开发者可以快速开始使用。创业团队现在可以使用已有的身份账号，在几分钟内完成从查找模型到定制或部署模型的流程。
如需开始使用，请访问 aws.amazon.com/sagemaker/studio，或在 Hugging Face 上探索模型。
作者简介
Hazim Qudah
Hazim 是 AWS 的专业解决方案架构师，常驻美国得克萨斯州达拉斯。他乐于帮助客户利用 AWS 技术和最佳实践构建并采用 AI/ML 解决方案。在加入 AWS 之前，他曾多年从事技术咨询工作，服务过众多行业和地区的客户。闲暇时，他喜欢跑步以及和自己的狗 Nala 玩耍。
Paul Hargis
Paul 曾在包括 AWS、Amazon 和 Hortonworks 在内的多家公司专注于机器学习工作。他喜欢构建技术解决方案，并教人们如何使用这些解决方案。Paul 乐于帮助客户扩大机器学习计划，以解决现实世界中的问题。在加入 AWS 之前，他曾担任 Amazon Exports and Expansions 的首席架构师，帮助 amazon.com 改善国际消费者的购物体验。
Naidile Murali
Naidile 是 AWS 的产品经理，常驻美国华盛顿州贝尔维尤。她主要负责改善 Amazon SageMaker AI 上的 AI/ML 开发者体验，包括 Studio 新客户入门、SageMaker JumpStart 模型中心，以及 IDE 的 GPU 容量管理。在加入 AWS 之前，她曾在 HSBC 担任软件工程师，并拥有 Georgetown University 的 MBA 学位。
（来源：MLion）