आज, हम सरलीकृत की घोषणा करते हुए उत्साहित हैं तत्काल प्रबंध में अनुभव अमेज़न SageMaker. इस नई क्षमता के साथ, व्यक्तिगत उपयोगकर्ता लॉन्च कर सकते हैं अमेज़ॅन सैजमेकर स्टूडियो मिनटों में डिफ़ॉल्ट प्रीसेट के साथ।
सेजमेकर स्टूडियो मशीन लर्निंग (एमएल) के लिए एक एकीकृत विकास वातावरण (आईडीई) है। एमएल व्यवसायी सभी एमएल विकास चरणों को निष्पादित कर सकते हैं - अपने डेटा को तैयार करने से लेकर एमएल मॉडल के निर्माण, प्रशिक्षण और तैनाती तक - एक एकल, एकीकृत विज़ुअल इंटरफ़ेस के भीतर। आपको मॉडलों और पूर्व-निर्मित समाधानों के एक बड़े संग्रह तक भी पहुंच मिलती है जिन्हें आप कुछ क्लिक के साथ तैनात कर सकते हैं।
सेजमेकर स्टूडियो या अन्य व्यक्तिगत ऐप्स जैसे का उपयोग करने के लिए अमेज़ॅन सेजमेकर कैनवास, या सहयोग करने के लिए साझा स्थान, AWS ग्राहकों को पहले एक सेट अप करना होगा सेजमेकर डोमेन. सेजमेकर डोमेन में एक संबद्ध शामिल होता है अमेज़ॅन इलास्टिक फ़ाइल सिस्टम (अमेज़ॅन ईएफएस) वॉल्यूम, अधिकृत उपयोगकर्ताओं की एक सूची, और विभिन्न प्रकार की सुरक्षा, एप्लिकेशन, नीति, और अमेज़ॅन वर्चुअल प्राइवेट क्लाउड (अमेज़ॅन वीपीसी) कॉन्फ़िगरेशन। जब कोई उपयोगकर्ता सेजमेकर डोमेन पर शामिल होता है, तो उन्हें एक उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल सौंपी जाती है जिसका उपयोग वे अपने ऐप्स लॉन्च करने के लिए कर सकते हैं। उपयोगकर्ता प्रमाणीकरण के माध्यम से किया जा सकता है एडब्ल्यूएस आईएएम पहचान केंद्र (एडब्ल्यूएस सिंगल साइन-ऑन का उत्तराधिकारी) या AWS पहचान और अभिगम प्रबंधन (मैं हूँ)।
सेजमेकर डोमेन और संबंधित उपयोगकर्ता प्रोफाइल स्थापित करने के लिए आईएएम भूमिकाओं, डोमेन, प्रमाणीकरण और वीपीसी की अवधारणाओं को समझने और कई कॉन्फ़िगरेशन चरणों से गुजरने की आवश्यकता होती है। इन कॉन्फ़िगरेशन चरणों को पूरा करने के लिए, डेटा वैज्ञानिक और डेवलपर्स आमतौर पर अपनी आईटी व्यवस्थापक टीमों के साथ काम करते हैं जो सेजमेकर स्टूडियो का प्रावधान करते हैं और सही रेलिंग स्थापित करते हैं।
ग्राहकों ने हमें बताया कि ऑनबोर्डिंग प्रक्रिया में कभी-कभी समय लग सकता है, जिससे डेटा वैज्ञानिकों और एमएल टीमों को सेजमेकर स्टूडियो के साथ शुरुआत करने में देरी हो सकती है। हमने सुना और ऑनबोर्डिंग अनुभव को सरल बनाया!
सरलीकृत त्वरित स्टूडियो सेटअप का परिचय
सेजमेकर के लिए नया क्विक स्टूडियो सेटअप अनुभव एक नया ऑनबोर्डिंग और प्रशासन अनुभव प्रदान करता है जो व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के लिए सेजमेकर स्टूडियो को स्थापित करना और प्रबंधित करना आसान बनाता है। डेटा वैज्ञानिक और एमएल व्यवस्थापक एक क्लिक से मिनटों में सेजमेकर स्टूडियो स्थापित कर सकते हैं। सेजमेकर आईएएम भूमिका, आईएएम प्रमाणीकरण और सार्वजनिक इंटरनेट मोड की स्थापना सहित सेजमेकर डोमेन को डिफ़ॉल्ट प्रीसेट के साथ प्रावधान करने का ख्याल रखता है। एमएल व्यवस्थापक बनाए गए डोमेन के लिए सेजमेकर स्टूडियो सेटिंग्स को बदल सकते हैं और किसी भी समय यूआई को और अधिक अनुकूलित कर सकते हैं। आइए देखें कि यह कैसे काम करता है।
.. पूर्वापेक्षाएँ
क्विक स्टूडियो सेटअप का उपयोग करने के लिए, आपको निम्नलिखित की आवश्यकता है:
- एक एडब्ल्यूएस खाता
- सेजमेकर डोमेन स्थापित करने के लिए आवश्यक संसाधन बनाने की अनुमति के साथ एक IAM भूमिका
त्वरित स्टूडियो सेटअप विकल्प का उपयोग करें
आइए एक ऐसे परिदृश्य पर चर्चा करें जहां एक नया उपयोगकर्ता सेजमेकर स्टूडियो तक पहुंचना चाहता है। उपयोगकर्ता अनुभव में निम्नलिखित चरण शामिल हैं:
- अपने AWS खाते में, SageMaker कंसोल पर जाएँ और चुनें एकल उपयोगकर्ता के लिए सेट अप करें.
सेजमेकर ने सेजमेकर डोमेन तैयार करना शुरू कर दिया है। इस प्रक्रिया में आमतौर पर कुछ मिनट लगते हैं। नए डोमेन के नाम के आगे यह लगा हुआ है QuickSetupDomain-
.
जैसे ही सेजमेकर डोमेन तैयार हो जाता है, स्क्रीन पर एक अधिसूचना दिखाई देती है जिसमें कहा जाता है कि "सेजमेकर डोमेन तैयार है" और डोमेन के तहत उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल भी सफलतापूर्वक बनाई गई है।
- चुनें लांच निर्मित उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल के आगे और चुनें स्टूडियो.
क्योंकि यह पहली बार है कि SageMaker स्टूडियो इस उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल के लिए लॉन्च किया जा रहा है, SageMaker एक नया JupyterServer ऐप बनाता है, जिसमें कुछ मिनट लगते हैं।
कुछ मिनट बाद, स्टूडियो आईडीई लोड होता है और आपके सामने सेजमेकर स्टूडियो होम पेज प्रस्तुत होता है।
त्वरित स्टूडियो सेटअप के घटक
क्विक स्टूडियो सेटअप का उपयोग करते समय, सेजमेकर निम्नलिखित संसाधन बनाता है:
- सेजमेकर स्टूडियो का उपयोग करने के लिए उपयुक्त अनुमतियों के साथ एक नई आईएएम भूमिका, अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़ॅन S3), और सेजमेकर कैनवस। आप अपने उपयोग के मामले या व्यक्तित्व-विशिष्ट आवश्यकताओं के आधार पर किसी भी समय बनाई गई IAM भूमिका की अनुमतियों को संशोधित कर सकते हैं।
- एक अन्य IAM भूमिका के साथ उपसर्ग किया गया है
AmazonSagemakerCanvasForecastRole-
, जो सेजमेकर कैनवस समय श्रृंखला पूर्वानुमान सुविधा के लिए अनुमतियाँ सक्षम करता है। - एक सेजमेकर स्टूडियो डोमेन और अद्वितीय नामों वाले डोमेन के लिए एक उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल। IAM का उपयोग प्रमाणीकरण मोड के रूप में किया जाता है। बनाई गई IAM भूमिका का उपयोग डोमेन और उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल के लिए डिफ़ॉल्ट SageMaker निष्पादन भूमिका के रूप में किया जाता है। आप उपलब्ध कोई भी व्यक्तिगत ऐप लॉन्च कर सकते हैं, जैसे सेजमेकर स्टूडियो और सेजमेकर कैनवस, जो डिफ़ॉल्ट रूप से सक्षम हैं।
- एक ईएफएस वॉल्यूम, जो सेजमेकर स्टूडियो के लिए फाइल सिस्टम के रूप में कार्य करता है। अमेज़ॅन ईएफएस के अलावा, उपसर्ग के साथ एक नया एस3 बकेट
sagemaker-studio-
नोटबुक साझाकरण के लिए बनाया गया है।
सेजमेकर स्टूडियो डिफ़ॉल्ट वीपीसी और उससे जुड़े सबनेट का भी उपयोग करता है। यदि कोई डिफ़ॉल्ट वीपीसी नहीं है, या यदि डिफ़ॉल्ट वीपीसी में कोई सबनेट नहीं है, तो यह मौजूदा वीपीसी में से एक का चयन करता है जिसमें संबद्ध सबनेट हैं। यदि कोई वीपीसी नहीं है, तो यह उपयोगकर्ता को अमेज़ॅन वीपीसी कंसोल पर एक बनाने के लिए संकेत देगा। अमेज़ॅन ईएफएस को स्थापित करने के लिए इसके अंतर्गत सभी सबनेट वाले वीपीसी का उपयोग किया जाता है।
निष्कर्ष
अब, सेजमेकर स्टूडियो के साथ शुरुआत करने के लिए बस एक क्लिक की जरूरत है। व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के लिए क्विक स्टूडियो सेटअप उपलब्ध है सभी AWS वाणिज्यिक क्षेत्र जहां सेजमेकर वर्तमान में उपलब्ध है.
सेजमेकर कंसोल पर इस नई सुविधा को आज़माएं और हमें बताएं कि आप क्या सोचते हैं। हम हमेशा आपकी प्रतिक्रिया का इंतजार करते हैं! आप इसे अपने सामान्य AWS समर्थन संपर्कों के माध्यम से भेज सकते हैं या इसे पोस्ट कर सकते हैं एडब्ल्यूएस फोरम सेजमेकर के लिए।
लेखक के बारे में
विकेश पांडेय AWS में एक मशीन लर्निंग स्पेशलिस्ट सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट है, जो वित्तीय उद्योगों के ग्राहकों को जेनरेटिव AI और ML पर समाधान डिजाइन और निर्माण करने में मदद करता है। काम के अलावा, विकेश को विभिन्न व्यंजन आज़माना और आउटडोर खेल खेलना पसंद है।
अनास्तासिया ज़ेवेलेका AWS में मशीन लर्निंग और AI स्पेशलिस्ट सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट हैं। वह ईएमईए में ग्राहकों के साथ काम करती है और एडब्ल्यूएस सेवाओं का उपयोग करके बड़े पैमाने पर आर्किटेक्ट मशीन लर्निंग समाधानों में उनकी मदद करती है। उन्होंने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी), एमएलओपीएस और लो-कोड/नो-कोड टूल्स सहित विभिन्न डोमेन में परियोजनाओं पर काम किया है।
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- स्रोत: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-simplifies-the-amazon-sagemaker-studio-setup-for-individual-users/
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