Amazon SageMaker
通过完全托管的基础设施、工具和工作流程为任何用例构建、训练和部署机器学习 (ML) 模型。
通过多种工具让更多人能够利用 ML 进行创新，如面向数据科学家的 IDE 和面向业务分析师的无代码界面。
为机器学习访问、标记和处理大量结构化数据（表格数据）和非结构化数据（照片、视频、地理空间和音频）。
通过优化的基础设施将培训时间从几小时缩短到几分钟。使用专用工具将团队生产力提高多达 10 倍。
自动执行和标准化组织中的 MLOps 实践和治理，以支持透明度和可审核性。
让更多人利用机器学习进行创新
支持领先的机器学习框架、工具包和编程语言
使用根基模型构建
使用一整套机器学习工具在 Amazon Bedrock 中自定义根基模型，包括用于测试不同模型的 Amazon SageMaker Experiments，以及用于大规模创建、自动化和管理端到端机器学习工作流程的 Amazon SageMaker Pipelines。
大规模进行高性能、低成本的机器学习
Amazon SageMaker 建立在 Amazon 二十年来开发现实世界 ML 应用程序的经验之上，这些应用程序包括产品推荐、个性化、智能购物、机器人技术和语音辅助设备。
10 倍
团队生产效率提升幅度
1 万亿多
每月预测
54%
总体拥有成本降幅
40%
数据标注成本降幅
高达 50%
培训提速，通过更高效地使用 GPU 实现
<10ms
推理开销延迟
22
合规计划数（PCI、HIPAA、SOC 1/2/3、FedRAMP、ISO 等）
