Amazon SageMaker Studio se configure désormais en quelques secondes, et la personnalisation du modèle est prête dès le départ
La configuration rapide d’Amazon SageMaker Studio s’effectue désormais en moins de vingt secondes par rapport à plus de deux minutes auparavant. Que vous créiez des pipelines ML, que vous exploriez des données, que vous développiez à l’aide de blocs-notes ou que vous peaufiniez des modèles de fondation, vous pouvez passer de la connexion à un environnement Studio entièrement configuré presque instantanément.
Dans le cadre de cette configuration rationalisée, les environnements Studio nouvellement créés sont désormais dotés d’autorisations de personnalisation des modèles sans serveur configurées automatiquement. Une nouvelle politique gérée, AmazonSageMakerModelCustomizationCoreAccess, est créée et jointe pour vous, fournissant des autorisations pour les tâches de personnalisation de modèles sans serveur, y compris le réglage avec des fonctions de récompense personnalisées pour l’apprentissage par renforcement, l’évaluation des modèles et le déploiement sur les points de terminaison SageMaker ou Bedrock. Il n’est donc plus nécessaire de créer ni de configurer manuellement des politiques et des rôles IAM avant de commencer à expérimenter. Pour les environnements Studio existants, des messages exploitables contenant des liens directs vers la documentation vous guident dans l’ajout de ces autorisations.
Cette caractéristique est disponible dans toutes les Régions AWS commerciales où Amazon SageMaker Studio est prise en charge. Pour commencer, créez un nouvel environnement Studio à l’aide de la configuration rapide dans la console SageMaker AI. Pour en savoir plus, consultez les sections Configuration rapide et Configuration des autorisations de personnalisation du modèle dans la documentation Amazon SageMaker.