Amazon SageMaker AI
通过完全托管式基础设施、工具和工作流程，为任何使用案例构建、训练及部署人工智能模型
认识 SageMaker AI
Amazon SageMaker AI 是一项完全托管的服务，汇集最全面的一套人工智能工具和功能，可为任何使用案例提供高性能、低成本的人工智能模型开发。借助 SageMaker AI，您可以使用完整的开发环境、专门构建的训练基础架构、人工智能代理指导的工作流程和优化的推理功能，大规模构建、训练、自定义和部署人工智能模型，所有这些都具有企业级治理和安全控制。
SageMaker AI 借助突破性的功能加速您的人工智能之旅，例如模型自定义（通过无服务器训练和自然语言工作流程缩短自定义时间）、HyperPod（借助自动集群管理将训练时间最多缩短 40%）以及推理优化（将 80 多种实例类型的部署时间从几个月缩短到几小时）。
通过 Amazon SageMaker JumpStart 使用来自领先人工智能公司的一千多种人工智能，使用强化学习和监督微调等业界最先进的技术对其进行自定义，或者从头开始构建自定义模型，所有这些都可以在单一的受管治环境中完成，从而消除了基础设施的复杂性，同时提供企业所需的灵活性和性能。
功能
支持您的端到端人工智能模型开发之旅
用于端到端人工智能模型开发的基于 Web 的统一界面
Amazon SageMaker Studio 提供多种专门构建的工具来执行所有人工智能模型开发步骤，从准备数据到构建、训练、部署和管理人工智能模型。您可以使用 SageMaker JumpStart 快速上传数据和构建模型，或者轻松自定义预训练的人工智能模型，所有这些都使用您首选的集成式开发环境（IDE）。
了解有关 SageMaker Studio 和 SageMaker JumpStart 的更多信息。
以最高精度快速追踪模型自定义
使用 Amazon SageMaker AI，通过无服务器强化学习和人工智能代理指导的工作流程，自定义热门人工智能模型。在几天内使用强化学习等最新技术自定义热门模型，例如 Amazon Nova、Llama、Qwen、DeepSeek 和 GPT-OSS。
在数千个人工智能加速器上扩展和加速人工智能模型的开发
消除大规模训练和部署人工智能模型的千篇一律的繁重工作。HyperPod 可帮助您在由数百或数千个人工智能加速器组成的集群中快速扩展模型开发任务，例如训练、微调和推理，同时对所有人工智能模型开发任务进行集中管理。
轻松部署和管理用于推理的人工智能模型
SageMaker AI 推理通过全面的部署选项提供最佳的推理性能和成本，包括对具有不同计算和内存水平的 70 多种实例类型的实时、无服务器、异步和批量推理，使部署人工智能模型变得更加容易。
加速人工智能实验 MLflow
MLflow 可以跟踪、组织和比较人工智能模型、应用程序和代理的迭代实验，所有这些都无需任何基础设施配置或服务器管理。
SageMaker AI 的优势
将人工智能模型开发从长达数月的项目转变为快速迭代，使您的团队能够更快地进行实验，快速验证概念，快速将突破性的人工智能解决方案推向市场，同时最大限度地提高创新投资回报率。
使各种技能水平的团队能够通过直观的界面和指导性工作流程构建、自定义和部署人工智能模型，打破技术壁垒，并在无需专业知识的情况下加快企业范围内人工智能的采用，从而提升人工智能开发水平。
利用可自动扩展、优化性能和减少运营开销的完全托管的服务，消除管理人工智能模型开发基础设施的复杂性和成本，使您可以将资源集中用于创新，而不是基础设施管理。
使用您的专有数据和业务逻辑来自定义人工智能模型，以此创建有竞争力的独特人工智能解决方案，实现个性化客户体验和加速开发，让您的组织脱颖而出。
通过不断更新的服务访问最新的人工智能模型、技术和功能，在快速发展的人工智能技术中保持领先地位，确保您的人工智能投资在不断演变的局势中与时俱进且保持竞争力。
探索 SageMaker AI 的新增功能
新推出的 Amazon SageMaker AI 创新继续改变人工智能模型的开发
推出新的 SageMaker AI 功能，帮助各个团队提高工作效率、更快地解决问题以及降低构建和训练人工智能模型的成本。
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