Amazon SageMaker

Créez, entraînez et déployez des modèles de machine learning (ML) pour tous les cas d'utilisation avec une infrastructure, des outils et des flux entièrement gérés

Pourquoi SageMaker ?

Amazon SageMaker est un service entièrement géré qui réunit un large éventail d'outils pour permettre un machine learning (ML) à hautes performances et à faible coût, quel que soit le cas d'utilisation. Avec SageMaker, vous pouvez créer, entraîner et déployer des modèles de ML à grande échelle à l'aide d'outils tels que des blocs-notes, des débogueurs, des profileurs, des pipelines, des MLOP, etc., le tout dans un environnement de développement intégré (IDE) unique. SageMaker répond aux exigences de gouvernance grâce à un contrôle d'accès simplifié et à la transparence de vos projets de ML. En outre, vous pouvez créer vos propres FM, de grands modèles qui ont été entraînés sur des jeux de données volumineux, à l'aide d'outils spécialement conçus pour ajuster, expérimenter, ré-entraîner et déployer des FM. SageMaker donne accès à des centaines de modèles pré-entraînés, y compris des FM disponibles publiquement, que vous pouvez déployer en quelques clics.
 

Les avantages de SageMaker

Offrez à davantage d'utilisateurs la possibilité d'innover avec le ML en proposant un éventail d'outils : IDE pour les scientifiques des données et interfaces sans code pour les analystes métier.
Créez vos propres modèles de ML, y compris des FM qui alimentent des applications d'IA génératives, avec des outils intégrés spécialement conçus et une infrastructure économique et performante.
Automatisez et standardisez les pratiques et la gouvernance MLOps dans toute votre organisation pour favoriser la transparence et les audits.
Tirez le maximum des commentaires des intervenants humains tout au long du cycle de vie du ML pour améliorer la précision et la pertinence des FM grâce à des fonctionnalités d'intervention humaine.

Utilisation d'Amazon SageMaker pour l'IA générative

Amazon SageMaker aide les data scientists et les ingénieurs en machine learning à créer des FM à partir de zéro, à évaluer et à personnaliser des FM à l'aide de techniques avancées, et à déployer des FM dotés de contrôles précis pour des cas d'utilisation d'IA générative soumis à des exigences strictes en matière de précision, de latence et de coût.

Créez des modèles de fondation à partir de zéro

Amazon SageMaker propose des outils permettant de pré-former les FM à partir de zéro afin qu'ils puissent être utilisés en interne ou proposés à d'autres entreprises pour des applications d'IA générative.