Amazon SageMaker, kuruluşların kullanıcılarını SageMaker | Amazon Web Hizmetleri

Kuruluşlar makine öğreniminin (ML) benimsenmesini ölçeklendirirken, yeni altyapıyı ve yerleşik ekipleri makine öğrenimi ortamlarına dağıtmanın etkili ve güvenilir yollarını arıyorlar. Zorluklardan biri, kullanıcılar için rollerine ve etkinliklerine göre kimlik doğrulama ve ayrıntılı izinler ayarlamaktır. Örneğin, MLOps mühendisleri genellikle model dağıtım faaliyetlerini gerçekleştirirken, veri bilimcileri makine öğrenimi eğitimi ve doğrulama faaliyetlerini gerçekleştirir. Diğer bir zorluk ise ağ yapılandırmalarını kurmak ve yönetmek için gereken çabadır. Tipik olarak yöneticilerin ekiplerinin ihtiyaç duyduğu doğru ağ ve güvenlik yapılandırmalarını keşfetmesi, uygulaması ve yönetmesi için basit bir mekanizma yoktur.

Bu nedenle bugün, kurulumunuzu zahmetsiz hale getiren yeni katılım deneyimini duyurmaktan heyecan duyuyoruz. Amazon Adaçayı Yapıcı kuruluşunuz için alan adları. Bir platform yöneticisi olarak, güncellenmiş kullanıcı arayüzünü (UI) ve API'leri kullanarak kullanıcıları doğru güvenlik ayarları ve altyapıyla daha hızlı bir şekilde işe dahil edebilirsiniz.

Neyin yeni olduğunu ve nasıl başlayacağımızı görelim!

Kuruluşlar için SageMaker etki alanı kurulum kullanıcı arayüzüne giriş

Kuruluşlara yönelik yeni kullanıcı arayüzü, AWS Konsolu aracılığıyla bir SageMaker alanı kurmanıza ve yalnızca birkaç tıklamayla kullanıcıları ve kuruluşları yerleşik hale getirmenize olanak tanır. Yeniden tasarlanan kullanıcı arayüzü, kurulum boyunca size yol gösterir ve hızlı bir şekilde ölçekleyebilmeniz için adım adım talimatlar sağlar. kullanarak arasında seçim yapabilirsiniz. AWS Kimlik Erişim Yönetimi (IAM) veya AWS IAM Kimlik Merkezi kimlik doğrulaması yapın ve kapsamı daraltılmış politikaları mevcut gruplarınızla veya kullanıcılarınızla eşleştirin. Tipik ML etkinliklerine göre mevcut rolleri atayabilir veya yenilerini oluşturabilirsiniz. Bir ML etkinliği, ML eğitim işlerini yürütmek gibi belirli bir göreve yönelik bir dizi izni temsil eder.

Yeni deneyim, SageMaker uygulamalarınızı ve yürütme rollerinizi kurup yapılandırmanın yanı sıra, VPC uç noktaları, alt ağlar ve güvenlik grupları ve şifreleme ayarları gibi karmaşık ağ yapılandırmasını uygulamak için güncellenmiş bir kullanıcı arayüzü sunar. Değişiklik gerekirse daha sonra alt ağlarınızı ve bağlantı modlarınızı da yönetebilirsiniz.

Şimdi yeni deneyimi daha derinlemesine inceleyelim.

Önkoşullar

Kuruluşlar için gelişmiş kurulumu kullanmadan önce aşağıdakilere sahip olmanız gerekir:

• Bir AWS hesabı
• SageMaker alanı kurmak için gereken kaynakları oluşturmaya yönelik izinlere sahip bir IAM rolü

Kuruluşlar için bir SageMaker alanı kurun

Güncellenen kullanıcı arayüzünü deneyimlemek için makine öğrenimi yöneticisi aşağıdaki adımları tamamlar:

1. SageMaker konsolunda, Kuruluşlar için kurulum.
   
   Bu sizi SageMaker Etki Alanını Kurma sihirbazına götürür; burada Kuruluşlar için kurulum seçeneği zaten seçilmiştir.
2. Klinik yapılandırma.
   
3. Üzerinde Alan ayrıntıları sayfasında bir alan adı girin ve ardından Sonraki.
   
4. Üzerinde Kullanıcılar ve ML Etkinlikleri sayfasında tercih ettiğiniz kimlik doğrulama yöntemini seçin. Bu yazı için seçiyoruz AWS Kimlik Merkezi. AWS Identity Center kurulumunuzun, SageMaker alan adınızı oluşturduğunuz Bölgeyle aynı Bölgede olması gerektiğini unutmayın.
   
5. içinde Studio'yu kim kullanacak? bölümünde, isteğe bağlı olarak SageMaker etki alanına erişim izni verecek kullanıcı gruplarını seçebilirsiniz.
   
6. seç Yeni bir rol oluştur Etkinliklerin atanacağı yeni bir rol oluşturmak veya mevcut bir rolü kullanmak için. İçin makine öğrenimi etkinlikleri, önceden tanımlanmış etkinlikler listesinden seçim yapın.
   
7. içinde S3 Paket Erişimi bölümüne bir girin Amazon Basit Depolama Hizmeti Tüm etki alanı kullanıcılarının erişebileceği (Amazon S3) paketini seçin ve ardından Sonraki. Birden fazla S3 klasörü belirtebilirsiniz.
   
8. Üzerinde Uygulamalar sayfasında SageMaker etki alanı altında bulunan entegre geliştirme ortamlarını (IDE'ler) belirtebilir ve yapılandırabilirsiniz. İçin Adaçayı Yapıcı Stüdyo, güncellenmiş veya klasik sürümü seçin. Ayrıca yapılandırabilirsiniz Tuval, Kod Düzenleyici ve RStudio.
   
9. Klinik Sonraki.
10. Üzerinde ağ sayfasında yalnızca VPC'yi veya genel internet erişimini kullanmayı seçin. Bu yazı için seçiyoruz Yalnızca Sanal Özel Bulut (VPC). VPC kullanıyorsanız VPC'nizi, alt ağlarınızı ve güvenlik gruplarınızı belirtin ve ardından Sonraki.
    
11. Üzerinde Depolama sayfasında isteğe bağlı olarak bir şifreleme anahtarı ayarlayabilirsiniz.
12. Ayrıca isteğe bağlı olarak varsayılan ve maksimum alan boyutunu da yapılandırabilirsiniz. Amazon Elastik Blok Mağazası (Amazon EBS) hacmi Amazon Elastik Bilgi İşlem Bulutu JupyterLab ve Kod Düzenleyiciyi barındıran (Amazon EC2) örneği.
    
13. Klinik Sonraki.
14. Üzerinde İnceleyin ve oluşturun sayfasında yapılandırmalarınızı gözden geçirin ve ardından Gönder etki alanını oluşturmak için.
    
    
15. Bu, tamamlanması 2-4 dakika süren SageMaker alan adının kurulum sürecini başlatır.
    
16. Alan adı hazır olduğunda bir başarı banner'ı görünür.
    

Yeni: Kuruluşlar için mevcut alan adlarını güncelleyin

Artık kuruluşlar için yeni bir SageMaker alanı kuran bir yöneticinin kullanıcı yolculuğunu incelediğimize göre, alan adı hazırdır ve makine öğrenimi kullanıcıları SageMaker'a dahil edilebilir. Bu süreç tek seferlik bir olay değildir; Alan adlarını oluşturduktan sonra gereksinimler gelişebilir ve alan yapılandırmasında güncellemeler yapılması gerekebilir. Bu kurulumun bir parçası olarak mevcut alan adlarında güncelleme yapılmasına izin veren yeni başlatılan bazı özellikleri inceleyelim.

Alan adlarını güncellemenin önkoşulları

Bu yeni özellikleri kullanmak için makine öğrenimi yöneticilerinin aşağıdakilere erişimi olması gerekir:

AWS CLI aracılığıyla mevcut bir etki alanındaki bir alt ağı güncelleme

Kuruluşlar makine öğreniminin benimsenmesini ölçekledikçe ihtiyaçları da gelişir ve bu da altyapılarında değişiklik yapılmasını gerektirir. Projelerinize ve ekiplerinize daha fazla kullanıcı ve kaynak ekledikçe daha fazla kaynağa (IP aralığı ve uç noktalar gibi) ihtiyaç duyarsınız. Ayrıca birkaç alt ağı yalıtmak ve bu alt ağların SageMaker Studio ile ilişkisini kesmek ve dolayısıyla alt ağları alanlarınızdan kaldırmak isteyebilirsiniz. Alt ağ eklemek veya kaldırmak istediğinizde yöneticilerin karşılaştığı zorluklardan biri, bir alanın alt ağlarını güncellemenin uzmanlık ve zaman gerektirmesidir. Bu süreci basitleştirdiğimizi ve makine öğrenimi yöneticilerinin artık bir alanın alt ağlarını AWS CLI aracılığıyla güncelleyebileceğini duyurmanın heyecanını yaşıyoruz.

Bu işlevin üzerinden geçelim.

Bu örnek kullanım durumunda, iki alt ağa sahip yeni bir SageMaker Studio alanı oluşturdunuz: subnet-1 ve subnet-2. Tüm etki alanı alt ağ IP'lerini tükettiniz ve şimdi yeni alt ağlar eklemek istiyorsunuz subnet-3 ve subnet-4 etki alanına. Aşağıdaki koda bakın:

# Update Domain with a new Subnet being added
aws --region $REGION --endpoint-url $SAGEMAKER_ENDPOINT sagemaker update-domain --domain-id $DOMAIN_ID --subnet-ids '["subnet-1","subnet-2","subnet-3", "subnet-4"]'

# Describe the Domain to see if the Domain Subnet list got updated
aws --region $REGION --endpoint-url $SAGEMAKER_ENDPOINT sagemaker describe-domain --domain-id $DOMAIN_ID

Aslında çok fazla IP'ye ihtiyacınız olmadığını fark ederseniz bir alt ağı kaldırabilirsiniz (bu örnek için, subnet-4) mevcut alt ağlar listesinden. Aşağıdaki koda bakın:

# Update Domain with a Subnet being removed
aws --region $REGION --endpoint-url $SAGEMAKER_ENDPOINT sagemaker update-domain --domain-id $DOMAIN_ID --subnet-ids '["subnet-1","subnet-2","subnet-3"]'

# Describe the Domain to see if the Domain Subnet list got updated
aws --region $REGION --endpoint-url $SAGEMAKER_ENDPOINT sagemaker describe-domain --domain-id $DOMAIN_ID

AWS CLI aracılığıyla mevcut bir etki alanındaki ağ bağlantı modunuzu değiştirin

Hizmet hakkında daha fazla bilgi edinmek için testler yaparken veya SageMaker'ı keşfederken, alanınızı herkese açık internet erişimiyle oluşturabilirsiniz. Ancak projeleri ayarlarken ve makine öğrenimi iş yüklerinizi ölçeklendirirken, kuruluşunuzun mevcut ağ ve güvenlik gereksinimleriyle uyumlu olması için kimlik doğrulama modunuzu yalnızca VPC olarak değiştirmeniz gerekebilir. ML yöneticilerinin artık ağ bağlantı modunu, AWS CLI aracılığıyla genel internetten yalnızca VPC moduna değiştirebileceklerini duyurmaktan heyecan duyuyoruz.

Örneğin aşağıdaki kodda alan adını güncelliyoruz AppNetworkAccessType için VpcOnly:

# Update Domain App Network Access type
aws --region $REGION --endpoint-url $SAGEMAKER_ENDPOINT sagemaker update-domain --domain-id $DOMAIN_ID --app-network-access-type VpcOnly

Aşağıdaki kodda domaini güncelliyoruz AppNetworkAccessType için PublicInternetOnly:

# Update Domain App Network Access type
aws --region $REGION --endpoint-url $SAGEMAKER_ENDPOINT sagemaker update-domain --domain-id $DOMAIN_ID --app-network-access-type PublicInternetOnly

Sonuç

Kuruluşların alan adlarını ayarlamasına yönelik yeni kullanıcı arayüzü ve mevcut alan adlarının güncellenmesiyle ilgili yeni özellikler, bugün hiçbir ek ücret olmadan kullanıma sunuldu AWS Bölgeleri AWS GovCloud ve AWS Çin Bölgeleri hariç, SageMaker'ın kullanılabildiği yerler.

Bu yeni özellikleri deneyin ve ne düşündüğünüzü bize bildirin. Geri bildiriminizi her zaman sabırsızlıkla bekliyoruz! Bunu her zamanki AWS Support kişileriniz aracılığıyla gönderebilir veya AWS Forumu SageMaker için.

Daha fazla bilgi edinmek için ziyaret SageMaker'da yeni katılım deneyimi ve kontrol et IAM Identity Center'ı kullanarak Amazon SageMaker Etki Alanına Ekleme.

yazarlar hakkında

Ozan Eken Amazon Web Services'te Kıdemli Ürün Yöneticisidir. SageMaker için doğru altyapıya, güvenlik korkuluklarına ve yönetişime sahip başlangıç ​​ürünleri oluşturma konusunda tutkulu. İş dışında farklı açık hava etkinliklerini keşfetmeyi ve futbol izlemeyi seviyor.

vikeş pandey AWS'de Makine Öğrenimi Uzmanı Çözüm Mimarıdır ve finans sektöründeki müşterilerin üretken yapay zeka ve makine öğrenimi üzerinde çözümler tasarlamasına ve oluşturmasına yardımcı olur. Vikesh, iş dışında farklı mutfakları denemekten ve açık hava sporları yapmaktan hoşlanıyor.

Anastasia Tzeveleka AWS'de Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka Uzmanı Çözüm Mimarıdır. EMEA'daki müşterilerle birlikte çalışıyor ve AWS hizmetlerini kullanarak geniş ölçekte makine öğrenimi çözümleri tasarlamalarına yardımcı oluyor. Doğal Dil İşleme (NLP), MLOps ve Low Code No Code araçları dahil olmak üzere farklı alanlarda projeler üzerinde çalıştı.

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-simplifies-setting-up-sagemaker-domain-for-enterprises-to-onboard-their-users-to-sagemaker/