Amazon-SageMaker-KI

Erstellung, Schulung und Bereitstellung von ML-Modellen – einschließlich FMs – für jeden Anwendungsfall mit vollständig verwalteter Infrastruktur, Tools und Workflows

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Warum SageMaker AI?

Amazon SageMaker AI ist ein vollständig verwalteter Service, der eine breite Palette von Tools vereint, um leistungsstarkes, kostengünstiges Machine Learning (ML) für jeden Anwendungsfall zu ermöglichen. Mit SageMaker AI können Sie ML-Modelle mithilfe von Tools wie Notebooks, Debuggern, Profilanalysen, Pipelines, MLOps und mehr erstellen, trainieren und skaliert bereitstellen – alles in einer integrierten Entwicklungsumgebung (IDE). SageMaker AI unterstützt Governance-Anforderungen durch vereinfachte Zugriffskontrolle und Transparenz über Ihre ML-Projekte. Darüber hinaus können Sie Ihre eigenen Basismodelle (FMs) erstellen, große Modelle, die an riesigen Datensätzen trainiert wurden, mit speziell entwickelten Tools zur Feinabstimmung, zum Experimentieren, Umschulen und Bereitstellen von FMs. SageMaker AI bietet außerdem Zugriff auf Hunderte von vortrainierten Modellen, einschließlich öffentlich verfügbarer FMs, die Sie in wenigen Schritten bereitstellen können.

Vorteile von SageMaker AI

Auswahl an ML-Tools

Helfen Sie mehr Menschen bei der Innovation mit ML durch eine Auswahl an Tools – IDEs für Datenwissenschaftler und eine No-Code-Schnittstelle für Business-Analysten.

Vollständig verwaltete, skalierbare Infrastruktur

Erstellen Sie Ihre eigenen ML-Modelle, einschließlich FMs, um generative KI-Anwendungen mit integrierten, speziell entwickelten Tools und einer leistungsstarken, kostengünstigen Infrastruktur zu betreiben.

Wiederholbare und verantwortungsvolle ML-Workflows

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

Human-in-the-Loop

Nutzen Sie das Potenzial menschlichen Feedbacks während des gesamten ML-Lebenszyklus, um die Genauigkeit und Relevanz von FMs mit Human-in-the-Loop-Fähigkeiten zu verbessern.

Unterstützung durch generative KI

Erhalten Sie während des gesamten ML-Entwicklungsprozesses Unterstützung – von der Datenaufbereitung und Modellschulung bis hin zur Modellbereitstellung. Amazon Q Developer kann Code-Vorschläge generieren, Ihre Fragen beantworten und Ihnen bei der Fehlerbehebung helfen, wenn Sie auf Fehler stoßen.

SageMaker-AI-Preise und kostenloses AWS-Kontingent

Das kostenlose AWS-Kontingent von SageMaker AI bietet eine zweimonatige kostenlose Testversion mit 250 Stunden pro Monat für die Verwendung von t2.medium- oder t3.medium-Notebooks, 50 Stunden pro Monat für m4.xlarge oder m5.xlarge für das Training und 125 Stunden pro Monat für m4.xlarge oder m5.xlarge für das Hosting. Weitere Informationen zum kostenlosen Nutzungskontingent von SageMaker AI für AWS und zu kostengünstigen Preisoptionen finden Sie unter .

Verwendung von SageMaker AI für generative KI

SageMaker AI hilft Datenwissenschaftlern und ML-Ingenieuren, FMs von Grund auf zu erstellen, FMs mit fortschrittlichen Techniken zu bewerten und anzupassen und FMs mit fein abgestuften Kontrollen für generative KI-Anwendungsfälle einzusetzen, die strenge Anforderungen an Genauigkeit, Latenz und Kosten stellen.

Erstellen Sie FMs von Grund auf neu

SageMaker AI bietet Tools, mit denen FMs von Grund auf neu trainiert werden können, sodass sie intern verwendet oder anderen Unternehmen für generative KI-Anwendungen angeboten werden können.

Passen Sie FMs mit fortschrittlichen Techniken an

Mit SageMaker AI können Sie auf Hunderte öffentlich verfügbare FMs zugreifen und Modelle für Ihren spezifischen Anwendungsfall und Ihre Daten auswerten und vollständig anpassen.

Stellen Sie FMs für Inferenz bereit

SageMaker AI erleichtert die Bereitstellung von FMs, um Inferenzanfragen zum besten Preis-Leistungs-Verhältnis für jeden Anwendungsfall zu stellen.

Neue KI-Innovationen von Amazon SageMaker verändern die KI-Modellentwicklung weiter

Einführung neuer KI-Funktionen von SageMaker, mit denen Teams ihre Produktivität steigern, Probleme schneller lösen und die Kosten für die Erstellung und Schulung von KI-Modellen senken können.

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