Amazon SageMaker Studio

Una única interfaz basada en la Web para el desarrollo de ML integral
Introducción a SageMaker Studio
SageMaker Studio

¿Por qué elegir SageMaker Studio?

Amazon SageMaker Studio ofrece una amplia variedad de herramientas diseñadas específicamente para llevar a cabo todos los pasos del desarrollo de machine learning (ML), desde la preparación de los datos hasta la creación, el entrenamiento, la implementación y la administración de los modelos de machine learning. Puede cargar datos y crear modelos rápidamente con su IDE preferido. Optimice la colaboración en equipo de machine learning, codifique de manera eficiente con el complemento de codificación impulsado por IA, ajuste y depure modelos, implemente y administre modelos en producción y automatice los flujos de trabajo, todo dentro de una única interfaz unificada basada en la web.

Funcionamiento

Amazon SageMaker Studio es un entorno de desarrollo integrado (IDE) que proporciona una única interfaz visual basada en la Web, donde puede acceder a herramientas especialmente diseñadas para realizar todos los pasos de desarrollo de machine learning (ML), desde la preparación de datos hasta la creación, entrenamiento e implementación de modelos de ML. Puede cargar datos con rapidez, crear cuadernos nuevos, entrenar y ajustar modelos, avanzar y retroceder entre pasos para ajustar experimentos e implementar modelos en producción sin salir de SageMaker Studio. Le permite cambiar de entorno de forma rápida y colaborar sin problemas dentro de su organización para crear modelos de ML a escala.

Cómo funciona Amazon SageMaker Studio

Beneficios de SageMaker Studio

Amazon SageMaker Studio ofrece un amplio conjunto de entornos de desarrollo integrados (IDE) totalmente administrados para el desarrollo de ML, incluidos JupyterLab, un editor de código basado en Code-OSS (Visual Studio Code — Open Source) y RStudio. Lance rápidamente su IDE preferido y escale o reduzca el cómputo subyacente verticalmente sobre la marcha.
Acceda al conjunto de herramientas más completo para cada paso del desarrollo de ML, desde la preparación de datos hasta la creación, el entrenamiento, el despliegue y la administración de modelos de ML. Cambie rápidamente de un paso a otro para ajustar sus modelos, reproducir experimentos de entrenamiento y escalar a un entrenamiento distribuido directamente desde JupyterLab, Code Editor o RStudio en Amazon SageMaker.
Cree aplicaciones de IA generativa con acceso a cientos de modelos populares disponibles públicamente y a más de 15 soluciones prediseñadas a través de Amazon SageMaker JumpStart. Puede acceder a modelos de los principales proveedores de modelos, como AI21 Labs, LightOn, Stability AI, Hugging Face, Alexa y Meta AI. Luego, evalúe, compare y seleccione rápidamente los mejores modelos fundacionales (FM) para su caso de uso en función de métricas predefinidas, como la precisión, la solidez y la toxicidad. Las evaluaciones humanas se pueden utilizar para dimensiones más subjetivas, como la creatividad y el estilo.
Acelere de forma segura el desarrollo de ML y aumente la productividad con herramientas para desarrolladores con IA en los IDE. Genere, depure y explique el código fuente con Amazon CodeWhisperer y analice la seguridad y la calidad del código con Amazon CodeGuru.
Puede utilizar SageMaker Studio desde cualquier dispositivo mediante un navegador web. Tanto el código como los datos se guardan en su entorno de nube seguro sin necesidad de descargar artefactos de ML confidenciales a su máquina local.

Casos de uso

Cree aplicaciones de IA generativa de forma más rápida con acceso a una amplia gama de modelos fundacionales disponibles públicamente, herramientas de evaluación de modelos, IDE respaldados por una computación acelerada de alto rendimiento y la capacidad de ajustar e implementar modelos fundacionales a escala directamente desde SageMaker Studio.

Unifique su desarrollo de ML de principio a fin en SageMaker Studio con las herramientas de ML más completas en un solo lugar. SageMaker ofrece herramientas MLOps de alto rendimiento para ayudarlo a automatizar y estandarizar los flujos de trabajo de machine learning y las herramientas de gobernanza para respaldar la transparencia y la auditabilidad en toda su organización.

SageMaker Studio ofrece una experiencia unificada para realizar todos los flujos de trabajo de análisis de datos y machine learning. Cree, explore y conéctese a los clústeres de Amazon EMR. Cree, pruebe y ejecute aplicaciones interactivas de análisis y preparación de datos con las sesiones interactivas de Amazon Glue. Supervise y depure los trabajos de Spark con herramientas conocidas, como la interfaz de usuario de Spark, directamente desde SageMaker Studio.