Présentation de l'intégration

L'intégration de Hugging Face et Amazon SageMaker Studio permet désormais aux développeurs de passer d'un modèle découvert à une expérience de déploiement en entreprise en un seul clic. Cette intégration élimine les étapes multiples nécessaires précédemment, telles que la création d'un domaine, la configuration des autorisations AWS Identity and Access Management (IAM) et la demande de quota de processeur graphique (GPU).

Fonctionnement de l'intégration

Les développeurs peuvent maintenant voir des boutons d'action aux côtés des modèles pris en charge sur Hugging Face, qui mènent directement aux flux de travail SageMaker Studio. Les boutons Customize on SageMaker AI et Deploy on SageMaker AI ouvrent respectivement la page de personnalisation de modèle et la page de déploiement dans Studio, avec le modèle pré-sélectionné et prêt à être affiné ou déployé.

AmazonSageMakerModelCustomizationCoreAccess

Une nouvelle politique gérée, AmazonSageMakerModelCustomizationCoreAccess, est créée et attachée automatiquement, fournissant des autorisations pour les tâches de personnalisation de modèle, les travaux d'entraînement, les expériences de notebook et le déploiement d'endpoint.

Implications et limites

L'intégration réduit la friction entre la découverte d'un modèle et son expérimentation, permettant aux développeurs de rester dans leur flux de travail sans avoir à configurer manuellement les autorisations ou les environnements. Cependant, les développeurs doivent toujours être conscients des limites de quota et des exigences de déploiement pour les instances GPU.

Mise en œuvre et test

Pour essayer cette expérience, les développeurs peuvent parcourir les modèles sur Hugging Face, rechercher les boutons Customize on SageMaker AI ou Deploy on SageMaker AI sur les modèles pris en charge, puis suivre le flux de connexion simplifié pour commencer à construire dans un environnement SageMaker Studio entièrement configuré.