Amazon SageMaker Studio ora è operativo in pochi secondi con la personalizzazione dei modelli pronta fin dall'avvio
La configurazione rapida di Amazon SageMaker Studio ora si completa in meno di venti secondi, a fronte dei precedenti due minuti e oltre. Che tu stia creando pipeline ML, esplorando dati, sviluppando con notebook o eseguendo il fine-tuning di modelli di fondazione, puoi passare dall'accesso a un ambiente Studio completamente configurato in pochissimo tempo.
Nell'ambito di questa configurazione semplificata, i nuovi ambienti Studio includono già, in modo automatico, le autorizzazioni per la personalizzazione serverless dei modelli. Viene creata e associata automaticamente per te una nuova policy gestita, AmazonSageMakerModelCustomizationCoreAccess, che fornisce le autorizzazioni necessarie per i job serverless di personalizzazione dei modelli, tra cui il fine-tuning con funzioni di ricompensa personalizzate per l'apprendimento per rinforzo, la valutazione del modello e la distribuzione su endpoint SageMaker o Bedrock. Questo elimina la necessità di creare e configurare manualmente ruoli e policy IAM prima di poter iniziare a sperimentare. Per gli ambienti Studio esistenti, messaggi con indicazioni operative e link diretti alla documentazione ti guidano nell'aggiunta di queste autorizzazioni.
Questa funzionalità è disponibile in tutte le regioni AWS commerciali in cui è supportato Amazon SageMaker Studio. Per iniziare, crea un nuovo ambiente Studio tramite la configurazione rapida nella console SageMaker AI. Per ulteriori informazioni, consulta Configurazione rapida e Configurazione delle autorizzazioni per la personalizzazione dei modelli nella documentazione di Amazon SageMaker.