Amazon SageMaker

Entwickeln, trainieren und implementieren Sie Machine-Learning-(ML)-Modelle für jeden Anwendungsfall mit vollständig verwalteter Infrastruktur, Tools und Workflows

Ermöglichen Sie mehr Menschen die Innovation mit ML durch eine Auswahl an Tools – IDE für Datenwissenschaftler und Benutzeroberflächen ohne Code für Geschäftsanalysten.

Greifen Sie auf große Mengen strukturierter Daten (Tabellendaten) und unstrukturierte Daten (Fotos, Video, georäumlich und Audio) für ML zu.

Reduzieren Sie die Trainingsszeit von Stunden auf Minuten mit optimierter Infrastruktur. Steigern Sie die Teamproduktivität mit speziell entwickelten Tools um das 10-fache.

Automatisieren und standardisieren Sie MLOps-Methoden und Governance in Ihrer Organisation, um die Transparenz und Auditierbarkeit.

Mehr Menschen ermöglichen, mit ML zu innovieren

SageMaker für Geschäftsanalysten – Illustration

Geschäftsanalysten

Erstellen Sie ML-Vorhersagen über eine visuelle Schnittstelle mit SageMaker Canvas.

SageMaker für Geschäftsanalysten »
SageMaker für Datenwissenschaftler – Illustration

Datenwissenschaftler

Bereiten Sie Daten vor und entwickeln, trainieren und implementieren Sie Modelle mit SageMaker Studio.

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SageMaker für MLOps-Engineers – Illustration

ML-Engineers

Mit SageMaker MLOps können Sie Modelle in großem Umfang bereitstellen und verwalten.

SageMaker für ML-Engineers »

Unterstützung für die führenden ML-Frameworks, Toolkits und Programmiersprachen

Jupyter-Logo
TensorFlow-Logo
PyTorch-Logo
MXNet-Logo
Hugging-Face-Logo
Scikit-learn-Logo
Python-Logo
R-Logo
Amazon-Bedrock-Symbol

Mit Grundlagenmodellen bauen

Passen Sie die Grundlagenmodelle in Amazon Bedrock mithilfe eines vollständigen Satzes von ML-Tools an, darunter Amazon SageMaker Experiments zum Testen verschiedener Modelle und Amazon-SageMaker-Pipelines zur Erstellung, Automatisierung und Verwaltung umfassender ML-Workflows in großem Maßstab.

Weitere Informationen »

Leistungsstarkes, kostengünstiges ML nach Maß

Amazon SageMaker wurde auf der Grundlage von Amazons zwanzig-jährigen Erfahrung in der Entwicklung von ML-Anwendungen entwickelt. Zu dieser Erfahrung gehören Produktempfehlungen, Personalisierung, intelligentes Einkaufen, Robotik und sprachunterstützte Geräte.

10x

Steigerung der Teamproduktivität

Über 1 Billion

Prognosen pro Monat

54 %

Niedrigere Gesamtbetriebskosten (TCO)

40 %

Reduzierung der Datenkennzeichnungskosten

Bis zu 50 %

schnelleres Training durch effizienteren Einsatz von GPUs

< 10 ms

Inferenz-Aufwands-Latenz

22

Compliance-Programme (PCI, HIPAA, SOC 1/2/3, FedRAMP, ISO und mehr)

Neuerungen

Bei den Ankündigungen von Neuerungen handelt es sich um allgemeine Zusammenfassungen von Produkteinführungen und Funktionsaktualisierungen. Lesen Sie die spezifische Aktualisierungen von Amazon SageMaker.

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Lernen Sie etwas über ML mit SageMaker Studio Lab

Lernen und experimentieren Sie mit ML in einer kostenlosen Entwicklungsumgebung, die keine Einstellungen erfordert

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Schneller loslegen mit einem Tutorial zum Selbststudium

Praktische Erfahrungen bei der Aufbereitung von Daten und der Erstellung, dem Training und dem Einsatz von ML-Modellen sammeln

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Stellen Sie Lösungen mit SageMaker JumpStart bereit

Vorgefertigte ML-Lösungen, die Sie mit ein paar Klicks einsetzen können

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