Amazon SageMaker Studio が、最初からモデルのカスタマイズが可能な状態で、数秒でセットアップ可能に
Amazon SageMaker Studio のクイックセットアップの完了時間が、従来の 2 分以上から 20 秒未満に短縮されました。機械学習パイプラインの構築、データ調査、ノートブックを使用した開発、基盤モデルのファインチューニングなど、どのような作業であっても、サインインから設定済みの Studio 環境へ、ほぼ瞬時に移行できます。
この合理化されたセットアップの一環として、新しく作成された Studio 環境には、サーバーレスモデルのカスタマイズ権限が自動的に設定されるようになりました。新しいマネージドポリシーである AmazonSageMakerModelCustomizationCoreAccess が作成およびアタッチされ、強化学習用のカスタム報酬関数を用いたファインチューニング、モデル評価、および SageMaker または Bedrock エンドポイントへのデプロイを含む、サーバーレスモデルのカスタマイズジョブに対する権限が提供されます。これにより、実験を開始する前に IAM ロールやポリシーを手動で作成して設定する必要がなくなります。既存の Studio 環境については、ドキュメントへの直接リンクが含まれた指示メッセージが表示され、これらの権限を追加する手順を案内します。
この機能は、Amazon SageMaker Studio がサポートされているすべての AWS 商用リージョンでご利用いただけます。使用を開始するには、SageMaker AI コンソールのクイックセットアップを使用して Studio 環境を新規作成してください。詳細については、Amazon SageMaker ドキュメントのクイックセットアップおよびモデルカスタマイズ権限のセットアップを参照してください。