يعمل Amazon SageMaker على تبسيط إعداد Amazon SageMaker Studio للمستخدمين الفرديين

اليوم، نحن متحمسون للإعلان عن المبسطة التثبيت السريع خبرة في Amazon SageMaker. باستخدام هذه الإمكانية الجديدة، يمكن للمستخدمين الفرديين تشغيل Amazon SageMaker Studio بالإعدادات المسبقة الافتراضية في دقائق.

SageMaker Studio عبارة عن بيئة تطوير متكاملة (IDE) للتعلم الآلي (ML). يمكن لممارسي ML تنفيذ جميع خطوات تطوير ML - بدءًا من إعداد بياناتهم وحتى إنشاء نماذج ML وتدريبها ونشرها - ضمن واجهة مرئية واحدة متكاملة. يمكنك أيضًا الوصول إلى مجموعة كبيرة من النماذج والحلول المعدة مسبقًا والتي يمكنك نشرها ببضع نقرات.

لاستخدام SageMaker Studio أو التطبيقات الشخصية الأخرى مثل Amazon SageMaker Canvas، أو للتعاون في المساحات المشتركة، يحتاج عملاء AWS إلى إعداد مجال SageMaker أولاً. يتكون مجال SageMaker من وحدة تخزين Amazon Elastic File System (Amazon EFS) المرتبطة، وقائمة بالمستخدمين المعتمدين، ومجموعة متنوعة من تكوينات الأمان والتطبيقات والسياسة وAmazon Virtual Private Cloud (Amazon VPC). عندما يتم انضمام مستخدم إلى مجال SageMaker، يتم تعيين ملف تعريف مستخدم له يمكنه استخدامه لتشغيل تطبيقاته. يمكن أن تتم مصادقة المستخدم عبر AWS IAM Identity Center (خليفة AWS Single Sign-On) أو AWS Identity and Access Management (IAM).

يتطلب إعداد مجال SageMaker وملفات تعريف المستخدمين المرتبطة به فهم مفاهيم أدوار IAM، والمجالات، والمصادقة، وVPCs، والمرور بعدد من خطوات التكوين. لإكمال خطوات التكوين هذه، يعمل علماء البيانات والمطورون عادةً مع فرق إدارة تكنولوجيا المعلومات لديهم التي توفر SageMaker Studio وتقوم بإعداد حواجز الحماية المناسبة.

أخبرنا العملاء أن عملية الإعداد قد تستغرق وقتًا طويلاً في بعض الأحيان، مما يؤخر علماء البيانات وفرق تعلم الآلة من البدء في استخدام SageMaker Studio. لقد استمعنا وقمنا بتبسيط تجربة الإعداد!

نقدم لك إعداد Quick Studio المبسط

توفر تجربة إعداد Quick Studio الجديدة لـ SageMaker تجربة تأهيل وإدارة جديدة تسهل على المستخدمين الفرديين إعداد SageMaker Studio وإدارته. يمكن لعلماء البيانات ومسؤولي تعلم الآلة إعداد SageMaker Studio في دقائق معدودة بنقرة واحدة. يعتني SageMaker بتزويد مجال SageMaker بالإعدادات المسبقة الافتراضية، بما في ذلك إعداد دور IAM، ومصادقة IAM، ووضع الإنترنت العام. يمكن لمسؤولي ML تغيير إعدادات SageMaker Studio للمجال الذي تم إنشاؤه وتخصيص واجهة المستخدم بشكل أكبر في أي وقت. دعونا نلقي نظرة على كيفية عمله.

المتطلبات الأساسية

لاستخدام إعداد Quick Studio، تحتاج إلى ما يلي:

• حساب AWS
• دور IAM مع أذونات لإنشاء الموارد اللازمة لإعداد مجال SageMaker

استخدم خيار إعداد Quick Studio

دعونا نناقش السيناريو الذي يريد فيه مستخدم جديد الوصول إلى SageMaker Studio. تتضمن تجربة المستخدم الخطوات التالية:

1. في حساب AWS الخاص بك، انتقل إلى وحدة تحكم SageMaker واختر إعداد لمستخدم واحد.

يبدأ SageMaker في إعداد مجال SageMaker. تستغرق هذه العملية عادةً بضع دقائق. اسم النطاق الجديد مسبوق بـ مجال الإعداد السريع-.

بمجرد أن يصبح مجال SageMaker جاهزًا، يظهر إشعار على الشاشة يفيد بأن "نطاق SageMaker جاهز" ويتم أيضًا إنشاء ملف تعريف المستخدم ضمن النطاق بنجاح.

2. يختار يطلق بجوار ملف تعريف المستخدم الذي تم إنشاؤه واختر استوديو.

نظرًا لأن هذه هي المرة الأولى التي يتم فيها إطلاق SageMaker Studio لملف تعريف المستخدم هذا، يقوم SageMaker بإنشاء تطبيق JupyterServer جديد، والذي يستغرق بضع دقائق.

وبعد بضع دقائق، يتم تحميل Studio IDE وتظهر لك الصفحة الرئيسية لـ SageMaker Studio.

مكونات إعداد Quick Studio

عند استخدام إعداد Quick Studio، يقوم SageMaker بإنشاء الموارد التالية:

• دور IAM جديد مع الأذونات المناسبة لاستخدام SageMaker Studio وAmazon Simple Storage Service (Amazon S3) وSageMaker Canvas. يمكنك تعديل أذونات دور IAM الذي تم إنشاؤه في أي وقت بناءً على حالة الاستخدام الخاصة بك أو المتطلبات الخاصة بالشخصية.
  
• دور IAM آخر مسبوق بـ AmazonSagemakerCanvasForecastRole-، والتي تتيح أذونات لميزة التنبؤ بالسلاسل الزمنية لـ SageMaker Canvas.
  
• مجال SageMaker Studio وملف تعريف المستخدم للمجال بأسماء فريدة. يتم استخدام IAM كوضع المصادقة. يتم استخدام دور IAM الذي تم إنشاؤه باعتباره دور تنفيذ SageMaker الافتراضي للمجال وملف تعريف المستخدم. يمكنك تشغيل أي من التطبيقات الشخصية المتوفرة، مثل SageMaker Studio وSageMaker Canvas، والتي يتم تمكينها افتراضيًا.
  
• وحدة تخزين EFS، والتي تعمل كنظام ملفات لـ SageMaker Studio. وبصرف النظر عن Amazon EFS، هناك مجموعة S3 جديدة ذات بادئة استوديو-حكيم- تم إنشاؤه لمشاركة دفتر الملاحظات.

يستخدم SageMaker Studio أيضًا VPC الافتراضية والشبكات الفرعية المرتبطة بها. إذا لم يكن هناك VPC افتراضي، أو إذا لم يكن لدى VPC الافتراضي أي شبكات فرعية، فإنه يحدد إحدى VPCs الموجودة التي تحتوي على شبكات فرعية مرتبطة. إذا لم يكن هناك VPC، فسوف يطلب من المستخدم إنشاء واحدة على وحدة تحكم Amazon VPC. يتم استخدام VPC مع جميع الشبكات الفرعية التابعة لها لإعداد Amazon EFS.

خاتمة

الآن، نقرة واحدة هي كل ما يتطلبه الأمر لبدء استخدام SageMaker Studio. يتوفر إعداد Quick Studio للمستخدمين الفرديين في جميع مناطق AWS التجارية حيث يتوفر SageMaker حاليًا.

جرب هذه الميزة الجديدة على وحدة تحكم SageMaker وأخبرنا برأيك. نحن نتطلع دائما إلى ملاحظاتك! يمكنك إرساله عبر جهات اتصال دعم AWS المعتادة أو نشره على منتدى AWS لـ SageMaker.

عن المؤلفين

فيكيش باندي هو مهندس حلول متخصص في التعلم الآلي في AWS، حيث يساعد العملاء من الصناعات المالية على تصميم وبناء الحلول على الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة. خارج العمل، يستمتع فيكيش بتجربة المأكولات المختلفة وممارسة الرياضة في الهواء الطلق.

اناستازيا تزيفليكا هو مهندس حلول متخصص في التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي في AWS. وهي تعمل مع العملاء في أوروبا والشرق الأوسط وأفريقيا وتساعدهم في تصميم حلول التعلم الآلي على نطاق واسع باستخدام خدمات AWS. لقد عملت في مشاريع في مجالات مختلفة بما في ذلك معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وMLOps والأدوات ذات التعليمات البرمجية المنخفضة/بدون تعليمات برمجية.