Hôm nay, chúng tôi vui mừng thông báo về quy trình đơn giản hóa Cài đặt nhanh kinh nghiệm trong Amazon SageMaker. Với khả năng mới này, người dùng cá nhân có thể khởi chạy Xưởng sản xuất Amazon SageMaker với cài đặt trước mặc định trong vài phút.
SageMaker Studio là môi trường phát triển tích hợp (IDE) cho máy học (ML). Những người thực hành ML có thể thực hiện tất cả các bước phát triển ML—từ chuẩn bị dữ liệu đến xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình ML—trong một giao diện trực quan tích hợp duy nhất. Bạn cũng có quyền truy cập vào một bộ sưu tập lớn các mô hình và giải pháp dựng sẵn mà bạn có thể triển khai chỉ bằng một vài cú nhấp chuột.
Để sử dụng SageMaker Studio hoặc các ứng dụng cá nhân khác như Canvas SageMaker của Amazonhoặc cộng tác trong không gian chung, trước tiên khách hàng AWS cần thiết lập một Miền SageMaker. Miền SageMaker bao gồm một miền được liên kết Hệ thống tệp đàn hồi Amazon (Amazon EFS), danh sách người dùng được ủy quyền và nhiều loại bảo mật, ứng dụng, chính sách và Đám mây riêng ảo Amazon Cấu hình (Amazon VPC). Khi người dùng được đưa vào miền SageMaker, họ sẽ được chỉ định một hồ sơ người dùng mà họ có thể sử dụng để khởi chạy ứng dụng của mình. Xác thực người dùng có thể thông qua Trung tâm nhận dạng AWS IAM (kế thừa AWS Single Sign-On) hoặc Quản lý truy cập và nhận dạng AWS (TÔI LÀ).
Việc thiết lập miền SageMaker và hồ sơ người dùng được liên kết yêu cầu hiểu các khái niệm về vai trò IAM, miền, xác thực và VPC cũng như thực hiện một số bước cấu hình. Để hoàn thành các bước cấu hình này, các nhà khoa học và nhà phát triển dữ liệu thường làm việc với nhóm quản trị viên CNTT, những người cung cấp SageMaker Studio và thiết lập các biện pháp bảo vệ phù hợp.
Khách hàng cho chúng tôi biết rằng quá trình giới thiệu đôi khi có thể tốn thời gian, làm chậm trễ quá trình bắt đầu với SageMaker Studio của các nhà khoa học dữ liệu và nhóm ML. Chúng tôi đã lắng nghe và đơn giản hóa trải nghiệm giới thiệu!
Giới thiệu cách thiết lập Quick Studio đơn giản hóa
Trải nghiệm thiết lập Quick Studio mới dành cho SageMaker cung cấp trải nghiệm quản trị và triển khai mới giúp người dùng cá nhân dễ dàng thiết lập và quản lý SageMaker Studio. Các nhà khoa học dữ liệu và quản trị viên ML có thể thiết lập SageMaker Studio trong vài phút chỉ bằng một cú nhấp chuột. SageMaker đảm nhiệm việc cung cấp miền SageMaker với các giá trị đặt trước mặc định, bao gồm thiết lập vai trò IAM, xác thực IAM và chế độ Internet công cộng. Quản trị viên ML có thể thay đổi cài đặt SageMaker Studio cho miền đã tạo và tùy chỉnh thêm giao diện người dùng bất cứ lúc nào. Chúng ta hãy xem nó hoạt động như thế nào.
Điều kiện tiên quyết
Để sử dụng thiết lập Quick Studio, bạn cần có những điều sau:
- Tài khoản AWS
- Vai trò IAM có quyền tạo tài nguyên cần thiết để thiết lập miền SageMaker
Sử dụng tùy chọn thiết lập Quick Studio
Hãy thảo luận về tình huống trong đó người dùng mới muốn truy cập SageMaker Studio. Trải nghiệm người dùng bao gồm các bước sau:
- Trong tài khoản AWS của bạn, hãy điều hướng đến bảng điều khiển SageMaker và chọn Thiết lập cho một người dùng.
SageMaker bắt đầu chuẩn bị miền SageMaker. Quá trình này thường mất một vài phút. Tên miền mới có tiền tố là QuickSetupDomain-
.
Ngay sau khi miền SageMaker sẵn sàng, một thông báo xuất hiện trên màn hình cho biết “Miền SageMaker đã sẵn sàng” và hồ sơ người dùng trong miền cũng được tạo thành công.
- Chọn Khởi động bên cạnh hồ sơ người dùng đã tạo và chọn Studio.
Vì đây là lần đầu tiên SageMaker Studio được ra mắt cho hồ sơ người dùng này nên SageMaker sẽ tạo một ứng dụng JupyterServer mới, quá trình này sẽ mất vài phút.
Vài phút sau, Studio IDE tải và bạn sẽ thấy trang chủ SageMaker Studio.
Các thành phần của thiết lập Quick Studio
Khi sử dụng thiết lập Quick Studio, SageMaker sẽ tạo các tài nguyên sau:
- Vai trò IAM mới có quyền thích hợp để sử dụng SageMaker Studio, Dịch vụ lưu trữ đơn giản của Amazon (Amazon S3) và SageMaker Canvas. Bạn có thể sửa đổi các quyền của vai trò IAM đã tạo bất cứ lúc nào dựa trên trường hợp sử dụng của bạn hoặc yêu cầu cụ thể của từng cá nhân.
- Một vai trò IAM khác có tiền tố là
AmazonSagemakerCanvasForecastRole-
, cho phép cấp quyền cho tính năng dự báo chuỗi thời gian của SageMaker Canvas. - Miền SageMaker Studio và hồ sơ người dùng cho miền có tên duy nhất. IAM được sử dụng làm chế độ xác thực. Vai trò IAM đã tạo được sử dụng làm vai trò thực thi SageMaker mặc định cho miền và hồ sơ người dùng. Bạn có thể khởi chạy bất kỳ ứng dụng cá nhân nào có sẵn, chẳng hạn như SageMaker Studio và SageMaker Canvas, được bật theo mặc định.
- Ổ đĩa EFS đóng vai trò là hệ thống tệp cho SageMaker Studio. Ngoài Amazon EFS, nhóm S3 mới có tiền tố
sagemaker-studio-
được tạo để chia sẻ sổ ghi chép.
SageMaker Studio cũng sử dụng VPC mặc định và các mạng con liên kết của nó. Nếu không có VPC mặc định hoặc nếu VPC mặc định không có mạng con thì nó sẽ chọn một trong các VPC hiện có có mạng con được liên kết. Nếu không có VPC, nó sẽ nhắc người dùng tạo một VPC trên bảng điều khiển Amazon VPC. VPC với tất cả các mạng con bên dưới được dùng để thiết lập Amazon EFS.
Kết luận
Giờ đây, chỉ cần một cú nhấp chuột là có thể bắt đầu với SageMaker Studio. Thiết lập Quick Studio cho người dùng cá nhân có sẵn trong tất cả các Khu vực thương mại AWS nơi SageMaker hiện có sẵn.
Hãy dùng thử tính năng mới này trên bảng điều khiển SageMaker và cho chúng tôi biết suy nghĩ của bạn. Chúng tôi luôn mong nhận được phản hồi của bạn! Bạn có thể gửi nó qua các địa chỉ liên hệ Hỗ trợ AWS thông thường của mình hoặc đăng nó lên Diễn đàn AWS cho SageMaker.
Giới thiệu về tác giả
Vikesh Pandey là Kiến trúc sư giải pháp chuyên gia về máy học tại AWS, giúp khách hàng từ các ngành tài chính thiết kế và xây dựng các giải pháp về AI và ML tổng hợp. Ngoài công việc, Vikesh thích thử các món ăn khác nhau và chơi các môn thể thao ngoài trời.
Anastasia Tzeveleka là Kiến trúc sư giải pháp chuyên gia về máy học và AI tại AWS. Cô làm việc với khách hàng tại EMEA và giúp họ xây dựng các giải pháp machine learning trên quy mô lớn bằng dịch vụ AWS. Cô đã làm việc trong các dự án trong các lĩnh vực khác nhau bao gồm xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), MLOps và các công cụ mã thấp/không mã.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Ô tô / Xe điện, Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- ChartPrime. Nâng cao trò chơi giao dịch của bạn với ChartPrime. Truy cập Tại đây.
- BlockOffsets. Hiện đại hóa quyền sở hữu bù đắp môi trường. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/amazon-sagemaker-simplifies-the-amazon-sagemaker-studio-setup-for-individual-users/
- : có
- :là
- :Ở đâu
- $ LÊN
- 100
- 150
- 7
- a
- truy cập
- Tài khoản
- quản trị viên
- quản lý
- AI
- Tất cả
- Ngoài ra
- luôn luôn
- đàn bà gan dạ
- Amazon SageMaker
- Xưởng sản xuất Amazon SageMaker
- Amazon Web Services
- an
- và
- Thông báo
- bất kì
- ngoài
- ứng dụng
- xuất hiện
- Các Ứng Dụng
- thích hợp
- ứng dụng
- LÀ
- AS
- giao
- liên kết
- At
- Xác thực
- ủy quyền
- có sẵn
- AWS
- dựa
- BE
- xây dựng
- Xây dựng
- by
- CAN
- vải
- khả năng
- mà
- trường hợp
- Chọn
- Nhấp chuột
- hợp tác
- bộ sưu tập
- thương gia
- hoàn thành
- khái niệm
- Cấu hình
- bao gồm
- An ủi
- Liên hệ
- tạo
- tạo ra
- tạo ra
- Hiện nay
- khách hàng
- tùy chỉnh
- dữ liệu
- Mặc định
- triển khai
- triển khai
- Thiết kế
- phát triển
- Phát triển
- khác nhau
- thảo luận
- miền
- lĩnh vực
- dễ dàng
- EMEA
- kích hoạt
- cho phép
- Môi trường
- kích thích
- thực hiện
- hiện tại
- kinh nghiệm
- Đặc tính
- vài
- Tập tin
- tài chính
- ngành tài chính
- Tên
- lần đầu tiên
- tiếp theo
- Trong
- Forward
- từ
- xa hơn
- thế hệ
- Trí tuệ nhân tạo
- được
- nhận được
- đi
- giúp đỡ
- giúp
- Trang Chủ
- Độ đáng tin của
- HTML
- HTTPS
- Bản sắc
- if
- in
- bao gồm
- Bao gồm
- hệ thống riêng biệt,
- các ngành công nghiệp
- tích hợp
- Giao thức
- Internet
- IT
- ITS
- jpg
- Biết
- Ngôn ngữ
- lớn
- một lát sau
- phóng
- phát động
- học tập
- cho phép
- Danh sách
- tải
- Xem
- máy
- học máy
- LÀM CHO
- quản lý
- Phút
- ML
- MLOps
- Chế độ
- mô hình
- sửa đổi
- tên
- tên
- Tự nhiên
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Điều hướng
- Cần
- cần thiết
- Mới
- tiếp theo
- nlp
- Không
- máy tính xách tay
- thông báo
- con số
- of
- on
- Tiếp nhận nhận việc
- ONE
- or
- Nền tảng khác
- ra
- bên ngoài
- trang
- Thực hiện
- quyền
- riêng
- plato
- Thông tin dữ liệu Plato
- PlatoDữ liệu
- chơi
- điều luật
- Bài đăng
- chuẩn bị
- trình bày
- riêng
- quá trình
- xử lý
- Hồ sơ
- Profiles
- dự án
- cung cấp
- cung cấp
- công khai
- Nhanh chóng
- sẵn sàng
- vùng
- Yêu cầu
- đòi hỏi
- Thông tin
- ngay
- Vai trò
- vai trò
- nhà làm hiền triết
- Quy mô
- kịch bản
- các nhà khoa học
- Màn
- an ninh
- gửi
- Loạt Sách
- phục vụ
- DỊCH VỤ
- định
- thiết lập
- thiết lập
- thiết lập
- chia sẻ
- chị ấy
- Đơn giản
- đơn giản hóa
- duy nhất
- Giải pháp
- sớm
- chuyên gia
- Thể thao
- bắt đầu
- bắt đầu
- nêu
- Các bước
- là gắn
- phòng thu
- mạng con
- Thành công
- như vậy
- hỗ trợ
- hệ thống
- Hãy
- mất
- đội
- việc này
- Sản phẩm
- cung cấp their dịch
- Them
- sau đó
- Đó
- Kia là
- họ
- nghĩ
- điều này
- Thông qua
- thời gian
- Chuỗi thời gian
- đến
- nói với
- công cụ
- Hội thảo
- cố gắng
- thường
- ui
- Dưới
- sự hiểu biết
- độc đáo
- us
- sử dụng
- ca sử dụng
- đã sử dụng
- người sử dang
- Kinh nghiệm người dùng
- Người sử dụng
- sử dụng
- sử dụng
- nhiều
- thông qua
- ảo
- khối lượng
- muốn
- we
- web
- các dịch vụ web
- Điều gì
- khi nào
- cái nào
- CHÚNG TÔI LÀ
- sẽ
- với
- Công việc
- làm việc
- công trinh
- Bạn
- trên màn hình
- zephyrnet