Fonctionnalités d'Amazon SageMaker Studio

Réalisez un développement ML de bout en bout avec un IDE entièrement géré.

JupyterLab

Lancez un JupyterLab entièrement géré en quelques secondes. Utilisez l'environnement de développement interactif basé sur le Web le plus récent pour les blocs-notes, le code et les données. Son interface flexible et extensible vous permet de configurer facilement des flux de travail de machine learning (ML). Bénéficiez d’une assistance basée sur l’IA pour la génération de code, la résolution des problèmes et des conseils d’experts pour accélérer votre développement de machine learning, le tout dans l’environnement de votre bloc-notes.

JupyterLab

Éditeur de code basé sur Code-OSS

Utilisez cet éditeur de code léger et puissant pour améliorer votre productivité grâce à ses raccourcis familiers, son terminal, son débogueur et ses outils de refactorisation. Faites votre choix parmi les milliers d'extensions compatibles avec Visual Studio Code de la galerie d'extensions Open VSX pour une meilleure expérience de développement. Activez la gestion des versions et la collaboration entre équipes depuis les référentiels GitHub. Utilisez directement les cadres de ML les plus répandus avec la distribution SageMaker AI préconfigurée. Intégrez facilement les services AWS via AWS Toolkit pour Visual Studio Code, qui comprend un accès intégré aux sources de données AWS telles qu'Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) et Amazon Redshift, et améliorez l'efficacité du codage grâce à des suggestions de code en ligne et basées sur le chat, proposées par Amazon Q Developer.

Éditeur de code basé sur Code-OSS

RStudio

Utilisez l'environnement de développement intégré (IDE) entièrement géré pour R avec une console, un éditeur de mise en évidence de la syntaxe qui prend en charge l'exécution directe de code et des outils de traçage, d'historique, de débogage et de gestion de l'espace de travail. Utilisez des packages R préconfigurés tels que devtools, tidyverse, shiny et rmarkdown pour générer des renseignements et publiez-les à l'aide de RStudio Connect. Vous pouvez facilement basculer entre les IDE de RStudio, de JupyterLab et de Code Editor pour le développement R et Python. 

RStudio

Accès et évaluation des FM

Lancez-vous rapidement dans le développement avec IA générative grâce à des centaines de FM accessibles au public et de solutions prédéfinies pouvant être déployées en quelques étapes depuis Amazon SageMaker JumpStart. Évaluez, comparez et sélectionnez rapidement les FM les plus adaptés à votre cas d'utilisation en fonction de divers critères, tels que la précision, la robustesse, la toxicité et le biais en quelques minutes à l'aide d' Amazon SageMaker Clarify. Commencez à évaluer les FM en utilisant des jeux de données d'instructions sélectionnés ou étendez l'évaluation avec vos propres jeux de données d'instructions personnalisés. Des évaluations effectuées par la main humaine peuvent être utilisées pour examiner des facettes plus subjectives, telles que la créativité et le style.
Accès et évaluation des FM

Préparez les données à grande échelle

Simplifiez vos flux de travail de données avec un environnement de blocs-notes unifié pour l'ingénierie des données, l'analytique et le ML. Exécutez des tâches Spark de manière interactive à l'aide des environnements Spark Amazon EMR et AWS Glue sans serveur, et surveillez-les à l'aide de l'interface utilisateur Spark. Utilisez la capacité intégrée de préparation des données pour visualiser les données, identifier les problèmes de qualité des données et appliquer les solutions recommandées pour améliorer la qualité des données. Automatisez rapidement vos flux de travail de préparation des données en planifiant votre bloc-notes comme une tâche en quelques étapes. Stockez, partagez et gérez les fonctionnalités des modèles de ML dans un magasin de fonctionnalités central.

Préparez les données à grande échelle

Entraînez des modèles rapidement avec des performances optimisées

Amazon SageMaker AI propose des bibliothèques d’entraînement distribué très performantes et des outils intégrés pour optimiser les performances des modèles. Vous pouvez ajuster automatiquement vos modèles et visualiser et corriger les problèmes de performance avant de les déployer en production.

Entraînez des modèles rapidement avec des performances optimisées

Déployez des modèles pour des performances et des coûts d'inférence optimaux

Déployez vos modèles avec une large sélection d'infrastructures de ML et d'options de déploiement pour répondre à vos besoins en matière d'inférence ML. SageMaker AI est un entièrement géré et s'intègre aux outils MLOps. Vous pouvez ainsi mettre à l'échelle le déploiement de votre modèle, réduire les coûts d'inférence, gérer les modèles plus efficacement en production et réduire la charge opérationnelle.

Déployez des modèles pour des performances et des coûts d'inférence optimaux 

Fournissez des modèles ML de production à hautes performances

SageMaker AI fournit des MLOps et des outils de gouvernance spécialement conçus pour vous aider à automatiser, normaliser et rationaliser les processus de documentation tout au long du cycle de vie du ML. À l’aide des outils MLOps de SageMaker AI, vous pouvez facilement entraîner, tester, dépanner, déployer et gérer les modèles ML à grande échelle tout en préservant les performances des modèles en production.

Fournissez des modèles ML de production à hautes performances

Bénéficiez d'une assistance impulsée par l'IA générative

Accélérez la vitesse de votre développement du machine learning grâce à l'assistance de l'IA fournie par Amazon Q Developer sur JupyterLab et Code Editor. Utilisez les suggestions de code en ligne et son assistance par chat d'Amazon Q Developer pour recevoir des conseils pratiques, une assistance en matière de codage et des étapes de dépannage à la demande. Démarrez rapidement et augmentez votre productivité grâce à cet outil puissant à portée de main.

Bénéficiez d’une assistance impulsée par l’IA générative

Accélérez le développement du ML et de l’IA générative

Les applications d’IA des partenaires AWS sont désormais disponibles dans Amazon SageMaker AI et Amazon SageMaker Unified Studio. Recherchez, déployez et utilisez ces applications d’IA dans SageMaker. Une expérience fluide et entièrement gérée, sans infrastructure à allouer ou à exploiter. Le tout dans le respect de la sécurité et de la confidentialité de votre environnement SageMaker.

En savoir plus sur les applications d’IA des partenaires Amazon SageMaker

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