Amazon SageMaker Unified Studio(预览版)
在基于 Amazon DataZone 构建的单一环境中访问用于分析和人工智能的所有数据和工具为所有数据和人工智能提供集成体验
在单一受管控的环境中发现数据,并使用熟悉的 AWS 工具(适用于完成开发工作流程,包括模型开发、生成式人工智能应用程序开发、数据处理和 SQL 分析)将数据用于实处。创建或加入项目以与团队协作,安全地共享人工智能和分析构件,并通过 Amazon SageMaker Lakehouse 访问存储在 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)、Amazon Redshift 和更多数据来源中的数据。随着人工智能和分析使用案例的融合,使用 Amazon SageMaker Unified Studio 以改变数据团队的合作方式。

无论何种作业,都要使用同类最佳的工具
从专门构建的 AWS 分析、人工智能和机器学习(AI/ML)服务(如 Amazon EMR、AWS Glue、Amazon Athena、Amazon Redshift、Amazon Bedrock 和 Amazon SageMaker AI)简化对熟悉工具和功能的访问。使用 Visual ETL 构建集成的数据管道,并使用统一的笔记本在不同的计算资源和集群间无缝工作。使用内置的 SQL 编辑器查询存储在数据湖、数据仓库、数据库和应用程序中的数据。

大规模训练、自定义和部署人工智能模型
使用 Amazon SageMaker AI 完全托管的基础设施、工具和工作流程开发机器学习和基础模型(FM)。SageMaker AI 为模型生命周期的每个步骤提供专用工具和基础设施,包括数据准备、训练、治理、MLOps、推理、实验、管道以及模型监控和评估。
