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。
自动化和标准化整个组织的 MLOps 实践，以大规模构建、训练、部署和管理模型。
让更多人能够利用 ML 进行创新
ML 生命周期的广泛而深入的功能
支持领先的 ML 框架、工具包和编程语言
大规模的高性能、低成本 ML
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
100B+
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）
