Service de machine learning - Amazon SageMaker
Créez, entraînez et déployez des modèles de machine learning pour tous les cas d'utilisation grâce à une infrastructure, des outils et des flux de travail entièrement gérés
Qu'est-ce qu'Amazon SageMaker ?
✔ Pour faciliter le démarrage, Amazon SageMaker JumpStart fournit un ensemble de solutions pour les cas d'utilisation les plus courants qui peuvent être déployées en quelques clics.
✔ Préparez, créez, entraînez et déployez rapidement des modèles de machine learning de haute-qualité en rassemblant un large éventail de fonctionnalités conçues spécialement pour le machine learning.
✔ Amazon SageMaker est disponible gratuitement pendant 2 mois dans le cadre du programme d'offre gratuite d'AWS. Les utilisateurs peuvent avoir accès à 250 heures par mois d'utilisation des blocs-notes ml.t3.medium avec l'offre gratuite.
Démarrer avec Amazon SageMaker
Avec Amazon SageMaker JumpStart, vous pouvez démarrer rapidement et aisément avec le machine learning. Les solutions sont entièrement personnalisables et prennent en charge le déploiement et la mise au point en un clic de plus de 150 modèles open source populaires tels que le traitement du langage naturel, la détection d'objets et les modèles de classification des images. Parmi ces solutions populaires, citons :
Extraction et analyse de données
Extrayez, traitez et analysez automatiquement les documents pour une enquête plus précise et une prise de décision plus rapide.
Détection de fraude
Automatisez la détection des transactions suspectes plus rapidement et alertez vos clients pour réduire les pertes financières potentielles.
Prévisions des désabonnements
Prévoyez la probabilité de perte de la clientèle et améliorez la fidélisation en ciblant les abandons probables et en prenant des mesures correctives telles que des offres promotionnelles.
Recommandations personnalisées
Proposez des expériences personnalisées et uniques à vos clients afin de mieux les satisfaire et de développer rapidement votre entreprise.
SageMaker dans le cadre de l'offre gratuite
Dans le cadre de l'offre gratuite d'AWS, vous pouvez commencer à utiliser Amazon SageMaker gratuitement. Votre essai gratuit de deux mois commence à partir du premier mois où vous créez votre première ressource SageMaker. Les informations concernant l'offre gratuite d'Amazon SageMaker se trouvent dans le tableau ci-dessous :
Fonctionnalités d'Amazon SageMaker |
Utilisation mensuelle de l'offre gratuite pendant les 2 premiers mois |
Tarification du produit |
Blocs-notes Studio et instances de blocs-notes à la demande |
250 heures d'utilisation des instances ml.t3.medium sur des blocs-notes Studio OU 250 heures d'utilisations des instances ml.t2.medium ou ml.t3.medium sur des instances de blocs-notes à la demande |
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| RStudio sur SageMaker | 250 heures d'utilisation des instances ml.t3.medium sur l'application RSession ET des instances ml.t3.medium gratuites pour l'application RStudioServerPro | |
| Data Wrangler | 25 heures d'instance ml.m5.4xlarge | |
| Feature Store | 10 millions d'unités d'écriture, 10 millions d'unités de lecture, 25 Go de stockage | |
| Formation | 50 heures d'instances m4.xlarge ou m5.xlarge | |
| Inférence en temps réel | 125 heures d'instances m4.xlarge ou m5.xlarge | |
| Inférence sans serveur | 150 000 secondes de durée d'inférence | |
| Canvas | 160 heures d'instance d'espace de travail par mois et jusqu'à 10 demandes de création de modèles par mois, chacune contenant jusqu'à 1 million de cellules par demande de création de modèle |
Offre gratuite
AWS aide les nouveaux clients à se lancer gratuitement. Découvrez comment utiliser l'offre gratuite d'AWS avec Amazon SageMaker
250 heures par mois d'utilisation d'instances ml.t3.medium sur des blocs-notes Studio
25 heures par mois sur les instances ml.m5.4xlarge sur SageMaker Data Wrangler
10 millions d'unités d'écriture et 10 millions d'unités de lecture
25 Go de stockage par mois sur SageMaker Feature Store
En savoir plus sur Amazon SageMaker
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Témoignages clients
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Vidéos
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Témoignages clients
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AstraZeneca a collaboré avec Amazon Web Services (AWS) pour élaborer une solution utilisant Amazon SageMaker, qui permet aux scientifiques et les développeurs de données à préparer, développer, former et déployer rapidement des modèles ML. Désormais, AstraZeneca ne se contente pas d'analyser les données commerciales à grande échelle pour en tirer des enseignements, mais accélère également ces derniers en automatisant une grande partie des processus auparavant manuels, ce qui permet à ses scientifiques des données d'économiser du temps et de l'énergie.
bp s'est tourné vers Amazon Web Services (AWS) et a fait appel à AWS Professional Services pour accélérer la livraison des produits de science des données à l'échelle grâce à un cadre de meilleures pratiques pour la gestion et le déploiement des modèles. Grâce à l'aide d'AWS, bp a livré un cadre DevOps modèle en 9 mois, avec des fonctionnalités comprenant une architecture sans serveur, une conception de sécurité numérique complète et un approvisionnement de calcul à la demande.
Autodesk a utilisé Amazon SageMaker pour améliorer les perspectives d'efficacité qu'elle peut fournir aux utilisateurs de son programme de conception assistée par ordinateur AutoCAD, en se concentrant sur le développement plutôt que sur les opérations.
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Vidéos
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Présentation d'Amazon SageMaker Studio (1:38)
Présentation d'Amazon SageMaker (4:46)
Offre gratuite AWS
L'offre gratuite AWS donne aux utilisateurs la possibilité d'explorer les produits gratuitement, avec des offres comprenant des produits toujours gratuits, des produits gratuits pendant 12 mois, et des essais gratuits de courte durée.
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