डेवलपर्स अब SageMaker स्टूडियो तक पहुँचने के लिए नए AWS अनुभव का उपयोग कर सकते हैं
AWS ने अपने नए साइन-इन अनुभव को SageMaker Studio से जोड़ा है, जिससे डेवलपर्स लंबी खाता प्रपत्र छोड़ सकते हैं. उपयोगकर्ता Google , GitHub , एप्पल या Amazon खातों के साथ प्रमाणित कर सकते हैं और लगभग 20 सेकंड में एक पूर्व कॉन्फ़िगर किए गए स्टूडियो वातावरण तक पहुंच सकते हैं। प्रवाह पहले से ही विन्यस्त मॉडल के साथ तैनाती पृष्ठ खोलने वाले Hugging Face से गहरे लिंक का समर्थन करता है। नए खाते Free Tier क्रेडिट में $100 प्राप्त करते हैं, एक अन्य $100 अर्जित करने के लिए पथ के साथ, और उपयोग स्वचालित रूप से बंद हो जाता है जब क्रेडिट समाप्त होते हैं। पर्यावरण में प्रीसेट अनुमतियां और G5, G6, और G4dn GPU उदाहरणों तक पहुँच शामिल होती है, सेटअप कार्य को कम करना f या व्यक्तिगत डेवलपर्स और छोटी startup टीमें।
मुख्य जानकारी
- AWS अब लिंक SageMaker Studio एक सरलीकृत साइन-अप प्रवाह के लिए, नए ग्राहकों को Google, GitHub, Apple, Amazon या ईमेल के साथ 2Hub3 चरणों में प्रमाणीकरण करने की अनुमति देता है, आमतौर पर भुगतान विवरण दर्ज किए बिना।
- साइन अप करने के बाद, SageMaker AI स्वचालित रूप से लगभग 20 सेकंड में एक पूर्व-कॉन्फ़िगर किया गया स्टूडियो वातावरण बनाता है, और Hugging Face गहरे लिंक सीधे तैनाती के लिए तैयार मॉडल के साथ Studio खोल सकते हैं।
- नए ग्राहकों को SageMaker AI उपयोग के लिए $100 में AWS Free Tier क्रेडिट प्राप्त होते हैं, संभावित अतिरिक्त $100, और जब क्रेडिट समाप्त हो जाते हैं या छह महीने की अवधि समाप्त होती है तो उपयोग स्वचालित रूप से बंद हो जाता है।
- नया प्रवाह पहले घर्षण-कम करने वाले सुधारों को विरासत में देता है, जिसमें अनुकूलन, प्रशिक्षण, मूल्यांकन और तैनाती के लिए पूर्व कॉन्फ़िगर की गई अनुमतियां शामिल हैं, साथ ही दृश्यमान उदाहरण कोटा उपलब्धता और पात्र GPU उदाहरणों तक डिफ़ॉल्ट पहुंच।
- परिवर्तन केवल नए AWS खातों पर लागू होता है; यह नहीं बदलता कि मौजूदा AWS ग्राहक कैसे साइन इन करते हैं, न ही यह SageMaker AI मूल्य निर्धारण को बदलता है।
नए AWS ग्राहक उन्नत साइन-अप फ़ॉर्म को छोड़ सकते हैं, लगभग 20 सेकंड में पूर्व कॉन्फ़िगर किए गए SageMaker Studio वातावरण में उतर सकते हैं और Free Tier क्रेडिट के साथ शुरू कर सकते हैं जो SageMaker AI उपयोग को कवर करते हैं।
संक्षिप्त संस्करण
AWS अपने अपडेट किए गए साइन-इन और साइन-अप अनुभव से जुड़ा हुआ है। पूर्ण खाते के निर्माण प्रवाह को पूरा करने के बजाय ईमेल सत्यापन, संपर्क विवरण, फोन सत्यापित करना, भुगतान की जानकारी और एक सहायता योजना एक नया ग्राहक अब 2Hub3 चरणों में Google, GitHub, Apple या अमेज़ॅन खाता, या ईमेल पते के साथ प्रमाणीकरण कर सकता है। अधिकांश ग्राहकों को क्रेडिट कार्ड दर्ज करने की आवश्यकता नहीं होती है।
एक बार साइन-अप समाप्त हो जाने के बाद, SageMaker AI लगभग 20 सेकंड में स्टूडियो वातावरण को स्वचालित रूप से बनाता है। उपयोगकर्ता उस पृष्ठ पर उतरता है जो उनके द्वारा शुरू किए गए स्थान से मेल खाता है। कोई व्यक्ति जिसने Hugging Face पर मॉडल चुना और Deploy on SageMaker AI का चयन किया वह डिप्लॉयमेंट पेज पहले से ही खुले हुए और एंडपॉइंट निर्माण के लिए पूर्व-कॉन्फ़िगर किए गए मॉडल के साथ Studio में आता है।
यह प्रस्ताव व्यक्तिगत डेवलपर्स और छोटी स्टार्टअप टीमों को सीधे तौर पर लक्षित किया गया है वे लोग जो साइन अप करने के कुछ ही मिनटों में निर्माण शुरू करना चाहते हैं, न कि मल्टी-स्क्रीन ऑनबोर्डिंग फॉर्म भरना।
क्यों खाता प्रपत्र वास्तविक बाधा थी
यह प्रक्षेपण AWS द्वारा SageMaker Studio ऑनबोर्डिंग पथ में किए गए सुधारों के अनुक्रम का तीसरा चरण है।
वर्ष की शुरुआत में, AWS स्टूडियो वातावरण निर्माण समय को 2 मिनट से घटाकर लगभग 20 सेकंड कर दिया और प्रत्येक नए स्टुडियो डोमेन में पूर्व-कॉन्फ़िगर किए गए मॉडल अनुकूलन अनुमतियां। एक पिछली पोस्ट, "From Hugging Face to Amazon SageMaker Studio in One Click," ने गहरे लिंक का वर्णन किया है जो सीधे SageMaker Studio वर्कफ़्लोज़ में Hugging Face पर एक मॉडल पृष्ठ लेते हैं।
उन परिवर्तनों ने स्टूडियो के भीतर घर्षण को हटा दिया। लेकिन उन्होंने इससे पहले कदम के बारे में कुछ नहीं कियाः एक AWS खाता प्राप्त करना। नए ग्राहकों को अभी भी एक ईमेल पते की पुष्टि करनी थी, संपर्क जानकारी दर्ज करें, फोन नंबर सत्यापित करें, भुगतान विवरण प्रदान करें और समर्थन योजना चुनें। गिटहब के साथ साइन इन करने और काम शुरू करने के लिए उपयोग किए जाने वाले डेवलपर के लिए, यह शेष दीवार थी।
क्या नए खातों वास्तव में मिलता है
Free Tier क्रेडिट ध्यान से पढ़ने के लायक हिस्सा हैं। नए ग्राहकों को मॉडल अनुकूलन, प्रशिक्षण नौकरियों, स्टूडियो नोटबुक और एंडपॉइंट तैनाती सहित SageMaker AI में उपयोग करने योग्य AWS Free Tier क्रेडिट प्राप्त होते हैं। अतिरिक्त $100 क्रेडिट अर्जित करने का एक मार्ग भी है, जिससे संभावित कुल $200 हो जाता है।
तीन शर्तें महत्वपूर्ण हैंः
- क्रेडिट स्वचालित रूप से उपयोग पर लागू होते हैं, और AWS लिमिट दृष्टिकोण के रूप में एक ईमेल अधिसूचना भेजता है।
- Free Tier अवधि 6 महीने के बाद या जब क्रेडिट समाप्त हो जाते हैं, जो भी पहले आता है।
- उस बिंदु पर, संसाधन उपयोग बिलिंग जारी रखने के बजाय स्वचालित रूप से बंद हो जाता है, इसलिए कोई आश्चर्यजनक शुल्क नहीं होता है। भुगतान विवरण जोड़ना किसी भी समय खाते को एक सशुल्क योजना में अपग्रेड करता है।
स्वचालित स्टॉप वह विवरण है जो नो-क्रेडिट कार्ड साइनअप को काम करने योग्य बनाता हैः खाता चुपचाप अपने क्रेडिट से अधिक भुगतान किए गए उपयोग में नहीं चला सकता।
पूर्व-संरचित वातावरण में पहले के सुधार होते हैं
नए साइन-इन प्रवाह के माध्यम से बनाए गए वातावरण पिछले लॉन्च से सेटअप कार्य को विरासत में लेते हैं। मॉडल अनुकूलन, प्रशिक्षण, मूल्यांकन और तैनाती के लिए अनुमतियां पूर्व-कॉन्फ़िगर की जाती हैं, इसलिए उपयोगकर्ताओं को संसाधनों तक पहुंच को नियंत्रित करने के लिए अनुमति प्रणाली AWS का उपयोग करके AWS Identity और Access Management (आईएएम) भूमिकाएं बनाने की आवश्यकता नहीं होती है।
पात्र खातों को एंडपॉइंट, प्रशिक्षण नौकरियों और स्टूडियो नोटबुक के लिए G5, G6 और G4dn GPU उदाहरणों तक डिफ़ॉल्ट पहुंच प्राप्त होती है। स्टुडियो में इंस्टेंस चयन मेनू भी कोटा उपलब्धता प्रदर्शित करता है, इसलिए एक उपयोगकर्ता यह देख सकता है कि किसी को लॉन्च करने का प्रयास करने से पहले कौन सा उदाहरण प्रकार वास्तव में उपलब्ध हैं। जो कोई भी कोटे की त्रुटि पर इंतजार कर रहा है वह पहचान लेगा कि क्यों मायने रखता है।
कोशिश कैसे करें
मार्ग डिजाइन द्वारा संक्षिप्त है: (अंग्रेज़ी में अनुवादित किया गया)
- Hugging Face पर मॉडल ब्राउज़ करें, तैनाती चुनें, Amazon SageMaker AI का चयन करें, फिर समर्थित मॉडल पर SageMaker AI या तैनात करने के लिए अनुकूलित करना चुनें। वैकल्पिक रूप से, Amazon SageMaker Studio पृष्ठ पर जाएं और साथ शुरू करें Amazon SageMaker AI.
- AWS साइन-इन पृष्ठ पर, Google, GitHub, Apple या Amazon चुनें, या एक ईमेल पता दर्ज करें और संकेतों का पालन करें।
- कॉन्फ़िगर किए गए स्टूडियो वातावरण में भूमि और Free Tier क्रेडिट के साथ शुरू करें।
ध्यान देने योग्य एक सीमाः नया साइन-इन अनुभव केवल नए AWS खातों पर लागू होता है। Existing AWS खाताधारकों को उनके साइन इन करने के तरीके में कोई बदलाव नहीं दिखता है।
पाठकों के लिए इसका क्या अर्थ है
एक एकल डेवलपर के लिए, व्यावहारिक अंतर मॉडल को खोजने और इसे चलाने के बीच का अंतर है। पहले उस अंतराल में एक खाता आवेदन शामिल था; अब यह एक सामाजिक लॉगिन, 20-सेकंड पर्यावरण निर्माण और पूर्व-खुले परिनियोजन पृष्ठ है। एक छोटी टीम के लिए समान प्रवाह का मतलब है कि Hugging Face पर खोजे गए मॉडल को अनुकूलित किया जा सकता है या कुछ ही मिनटों में तैनात कर सकते हैं जो टीम के सदस्यों के पास पहले से मौजूद क्रेडेंशियल का उपयोग करते हैं।
शेष प्रश्न यह है कि ऑफ़र के किनारों पर क्या होता है। क्रेडिट 6 महीने या थकावट पर समाप्त हो जाते हैं, और उपयोग उस बिंदु पर स्वचालित रूप से बंद हो जाता है इसलिए जो कोई भी निरंतर प्रशिक्षण या एंडपॉइंट होस्टिंग की योजना बना रहा है उसे भुगतान विवरण जोड़ने और एक सशुल्क योजना में जाने की उम्मीद करनी चाहिए। डिफ़ॉल्ट G5, G6 और G4dn GPU एक्सेस के लिए पात्रता को योग्य खातों पर लागू किया गया है, और पोस्ट मानदंडों का वर्णन नहीं करता है; विशिष्ट उदाहरण प्रकारों के आधार पर टीमों को वर्कफ़्लो करने से पहले स्टूडियो इंस्टेंस मेनू में उपलब्धता की पुष्टि करनी चाहिए.
लॉन्च मौजूदा AWS ग्राहकों के लिए कुछ भी नहीं बदलता है, और यह SageMaker AI मूल्य निर्धारण में बदलाव नहीं करता है। यह पहले पांच मिनटों को बदल देता है जो डेवलपर टूलींग के लिए अक्सर होता है जहां गोद लेने से जीत या हार होती है।
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