نظرة عامة
استوديو Amazon SageMaker الموحد عبارة عن بيئة واحدة لتطوير البيانات والذكاء الاصطناعي حيث يمكنك العثور على جميع البيانات في مؤسستك والوصول إليها والتصرف فيها باستخدام أفضل الأدوات في أي حالة استخدام. يجمع استوديو SageMaker الموحد بين الوظائف والأدوات من خدمات AWS الحالية للتحليلات والذكاء الاصطناعي/تعلم الآلة (AI/ML)، بما في ذلك Amazon EMR وAWS Glue وAmazon Athena وAmazon Redshift وAmazon Bedrock وAmazon SageMaker AI. من داخل الاستوديو الموحد، يمكنك العثور على البيانات وأصول الذكاء الاصطناعي والوصول إليها والاستعلام عنها عبر مؤسستك، ثم التعاون في مشاريع لإنشاء التحليلات وأدوات الذكاء الاصطناعي ومشاركتها بأمان، بما في ذلك البيانات والنماذج وتطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد.
تجربة متكاملة لجميع بياناتك والذكاء الاصطناعي
اكتشف بياناتك واستفد منها باستخدام أدوات AWS المألوفة لمسارات تطوير متكاملة، بما في ذلك تطوير النماذج، وتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي المُولِّد، ومعالجة البيانات، وتحليلات SQL، ضمن بيئة مُدارة واحدة. يمكنك إنشاء مشاريع أو الانضمام إليها للتعاون مع فِرَقك ومشاركة أدوات الذكاء الاصطناعي والتحليلات بأمان والوصول إلى بياناتك المخزنة في Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) وAmazon Redshift والمزيد من مصادر البيانات من خلال بنية مخزن البيانات المفتوح في Amazon SageMaker. مع تقارب حالات استخدام الذكاء الاصطناعي والتحليلات، يمكنك تغيير طريقة عمل فرق البيانات باستخدام استوديو SageMaker الموحد.
استخدم أفضل الأدوات في فئتها، بغض النظر عن المهمة
يمكنك تسهيل الوصول إلى الأدوات والوظائف المألوفة من تحليلات AWS المصممة لهذا الغرض وخدمات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة (AI/ML) مثل Amazon EMR وAWS Glue وAmazon Athena وAmazon Redshift وAmazon Bedrock وAmazon SageMaker AI. بناء مسارات بيانات متكاملة ومسارات عمل باستخدام مهام الاستخراج والانتقال والتحميل (ETL) المرئية. يمكنك العمل بسلاسة عبر موارد الحوسبة المختلفة والمجموعات باستخدام السجلات الموحّدة (notebooks)، بما في ذلك إمكانيات استكشاف الأخطاء وإصلاحها، وهي مدعومة بالذكاء الاصطناعي المولّد. يمكنك استخدام محرر SQL المدمج للاستعلام عن البيانات المخزنة في مستودعات البيانات المركزية ومستودعات البيانات وقواعد البيانات والتطبيقات.
ويمكنك تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتخصيصها ونشرها على نطاق واسع
باستطاعتك تطوير تعلم الآلة ونماذج التأسيس (FMs) باستخدام البنية التحتية والأدوات وعمليات سير العمل المُدارة بالكامل في SageMaker AI. تقدم SageMaker AI أدوات وبنية تحتية مصممة خصيصًا لكل خطوة من خطوات دورة حياة النموذج، بما في ذلك إعداد البيانات، والتدريب، والحوكمة، وعمليات MLOps، والاستدلال، والتجريب، والمسارات، ومراقبة النموذج وتقييمه. اختر من بين مجموعة مختارة من تطبيقات الشركاء لتطوير نماذج الذكاء الاصطناعي عالية الأداء بسرعة وأمان.
إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد المخصصة بسرعة
يمكنك إنشاء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد بكفاءة في بيئة موثوقة وآمنة باستخدام Amazon Bedrock. اختر من بين مجموعة من نماذج التأسيس (FMs) عالية الأداء وإمكانيات التخصيص المتقدمة مثل قواعد المعرفة في Amazon Bedrock وحواجز الحماية والوكلاء (Agents) والتدفقات (Flows). يمكنك تصميم تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولّد بسرعة ونشرها ومشاركتها مع الكتالوج المدمج للاكتشاف.
تسريع رحلة البيانات مع Amazon Q Developer
يمكنك استخدام Amazon Q Developer في جميع مراحل دورة حياة التطوير، بدايةً من اكتشاف البيانات للمشروعات، وتسريع وتيرة التعاون، إلى بناء نماذج تعلم الآلة (ML) بشكل آمن. تحدث مع Amazon Q Developer لفهم بياناتك واستخدامها لكل مشروع وحالة استخدام. يمكنك تبسيط رحلة البيانات مع Amazon Q لكتابة الأكواد وإنشاء SQL ودمج البيانات واستكشاف الأخطاء وإصلاحها والمزيد.
العملاء والشركاء
Adastra
"نحن نبني تحليلات البيانات المعقدة وتطبيقات تعلم الآلة (ML) والذكاء الاصطناعي المُولِّد (GenAI) مع إدارة البيانات المضمنة والواجهات سهلة الاستخدام. قبل استوديو Amazon SageMaker الموحد، كان نشر أدوات متعددة لموظفي البيانات والمعلومات لدى عملائنا يتم يدويًا في الغالب ويستغرق وقتًا طويلاً، كما أن ضمان توفير بنية بيانات قوية كان يمثل تحديًا. الآن، مع استوديو Amazon SageMaker الموحد، يمكننا نشر أداة موظف بيانات واحدة لمهندسي البيانات وعلماء تعلم الآلة. سنتمكن أيضًا من أتمتة نشر البنية التحتية للبيانات، مما يسمح لنا بتبسيط العملية لعملائنا وتعزيز تجربتهم."
Zeeshan Saeed, Chief Technology and Strategy Officer, Adastra
NTT DATA
"عندما نبني تطبيقات تعتمد على البيانات لعملائنا، نريد منصة موحدة حيث تعمل التقنيات معًا بطريقة متكاملة. يعمل استوديو Amazon SageMaker الموحد على تبسيط عمليات تقديم الحلول من خلال إمكانات التحليلات الشاملة وتجربة الاستوديو الموحدة ومخزن البيانات التي تدمج إدارة البيانات عبر مستودعات البيانات ومستودعات البيانات المركزية. سيقلل استوديو Amazon SageMaker الموحد الوقت المستغرق لتحقيق القيمة لمشاريع بيانات عملائنا بنسبة تصل إلى 40%، مما يساعدنا في مهمتنا لتسريع رحلة التحول الرقمي لعملائنا."
Akihiro Suzue, Head of Solutions Sector, NTT DATA; Yuji Shono, Senior Manager, Apps & Data Technology Department, NTT DATA; Yuki Saito, Manager, Digital Success Solutions Division, NTT DATA
Amazon Transportation
"في Amazon، نواصل تحسين سرعات التسليم وزيادة عدد العناصر التي يتم تسليمها في نفس اليوم أو بين عشية وضحاها. لدعم توصيل المنتجات للعملاء بهذه السرعة، نعتمد بشكل كبير على البيانات والرؤى. نحن نتطلع إلى تسريع عملية استخلاص رؤى في الوقت الفعلي مع الوصول الصحيح إلى البيانات باستخدام التحليلات (Analytics) والذكاء الاصطناعي (AI). باستخدام استوديو SageMaker الموحد، سنتمكن من تسريع عملية توليد الرؤى بدءًا من اكتشاف البيانات وحتى بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي المولِّد (GenAI)."
Amulya Tayal, Director of Software Development, Amazon Transportation
جامعة ولاية أريزونا
"بعد تقييم استوديو Amazon SageMaker الموحد، أدركنا على الفور مدى ملاءمته لجامعة ولاية أريزونا (ASU) في تعليم طلابنا مفاهيم تعلّم الآلة. استوديو SageMaker الموحد يبسط تكامل عمليات البيانات المختلفة - بما في ذلك استكشاف البيانات ومعالجة البيانات وهندسة الميزات ونشر النماذج - في تجربة واحدة. يسمح هذا النهج الموحد لطلابنا، وخاصة أولئك الجدد في مجال تعلم الآلة، بالتركيز أكثر على فهم موضوعات تعلم الآلة بدلاً من قضاء الوقت في التعلم لاستخدام أدوات مختلفة لإنشاء مسارات تعلم الآلة الخاصة بهم."
John Rome, Deputy Chief Information Officer, Enterprise Technology, Arizona State University
Swiss Life
"يأتي إطلاق استوديو SageMaker الموحد في الوقت المثالي لـ Swiss Life. إنه منتج رائع من شأنه تبسيط الهدف الرئيسي: تقديم البيانات إلى الأشخاص الذين يحتاجون إليها حقًا. إن القدرة على ربط مصادر البيانات المختلفة ومشاركتها بسهولة مع فريق أو منتج آخر واستخدام القوة الكاملة للبنية التحتية الأساسية من AWS ستأخذ علم البيانات في Swiss Life إلى المستوى التالي."
Simon Mannstein, Team Lead Cloud Platform & Adoption, Swiss Life Deutschland
