Amazon SageMaker AI

Crea, addestra e implementa modelli di ML, inclusi modelli di fondazione, per qualsiasi caso d'uso con infrastrutture, strumenti e flussi di lavoro completamente gestiti

Nozioni di base su SageMaker AI

Prova un tutorial pratico

Perché scegliere SageMaker AI?

Amazon SageMaker AI è un servizio completamente gestito che riunisce un'ampia gamma di strumenti per abilitare il machine learning (ML) ad alte prestazioni e a basso costo per qualsiasi caso d'uso. Grazie a SageMaker AI, è possibile creare, addestrare e implementare modelli di ML su larga scala con l'utilizzo di strumenti come notebook, debugger, sistemi di profiling, pipeline, MLOps e altro ancora, il tutto in un unico ambiente di sviluppo integrato (IDE). SageMaker AI supporta i requisiti di governance con controllo degli accessi semplificato e trasparenza sui progetti di ML. Inoltre, è possibile creare modelli di fondazione (FM), modelli di grandi dimensioni addestrati su enormi set di dati, con strumenti appositamente progettati per eseguire il fine-tuning, sperimentare, riaddestrare e implementare i FM. SageMaker AI offre anche l'accesso a centinaia di modelli preaddestrati, inclusi FM disponibili al pubblico, che è possibile implementare in pochi rapidi passaggi.

Vantaggi di SageMaker AI

Scelta di strumenti ML

Permetti a più persone di innovare con il ML attraverso una vasta scelta di strumenti: IDE per i data scientist e interfacce senza codice per gli analisti aziendali.

Infrastruttura scalabile e completamente gestita

Crea modelli di ML, compresi i modelli di fondazione (FM), per alimentare applicazioni basate sull'IA generativa, con strumenti dedicati integrati e un'infrastruttura economica ad alte prestazioni.

Flussi di lavoro di ML ripetibili e responsabili

Rendi automatiche e standardizzate le pratiche e la governance MLOps in tutta l'organizzazione per supportare la trasparenza e la verificabilità.

Human-in-the-loop

Sfrutta la potenza del feedback umano in tutto il ciclo di vita del ML per migliorare l'accuratezza e la pertinenza dei modelli di fondazione (FM) con funzionalità di interazione umana (human-in-the-loop).

Assistenza all’IA generativa

È possibile ottenere assistenza durante l'intero percorso di sviluppo del ML, dalla preparazione dei dati e dall'addestramento dei modelli, fino alla loro implementazione. Amazon Q Developer può generare suggerimenti di codice, rispondere alle domande e offrire assistenza per la risoluzione dei problemi in caso di errori.

Prezzi e Piano gratuito AWS per SageMaker AI

Il Piano gratuito AWS per SageMaker AI offre una prova gratuita di 2 mesi che include 250 ore al mese di utilizzo del notebook t2.medium o t3.medium, 50 ore al mese di m4.xlarge o m5.xlarge per l'addestramento e 125 ore al mese di m4.xlarge o m5.xlarge per l'hosting. Per saperne di più sull'offerta SageMaker AI AWS Free Tier e sulle opzioni di prezzo convenienti, visita AI pricing.

Utilizzo di SageMaker AI per l'IA generativa

SageMaker AI aiuta i data scientist e gli ingegneri ML a creare FM da zero, valutare e personalizzare FM con tecniche avanzate e implementare FM con controlli precisi per casi d'uso di IA generativa con requisiti rigorosi in termini di precisione, latenza e costi.

Crea FM da zero

SageMaker AI offre strumenti per pre-addestrare FM da zero, in modo che siano internamente utilizzabili oppure offerti ad altre aziende per applicazioni di IA generativa.

Personalizza i FM con tecniche avanzate

SageMaker AI fornisce l'accesso a centinaia di FM e strumenti disponibili al pubblico per valutare e personalizzare del tutto i modelli per casi d'uso e dati specifici.

Implementa i FM per l'inferenza

SageMaker AI semplifica l'implementazione di FM per fare richieste di inferenza al miglior rapporto qualità/prezzo per qualsiasi caso d'uso.

Le nuove innovazioni AI di Amazon SageMaker continuano a trasformare lo sviluppo di modelli di intelligenza artificiale

Presentazione delle nuove funzionalità di intelligenza artificiale di SageMaker che aiutano i team ad aumentare la produttività, risolvere i problemi più velocemente e ridurre i costi di creazione e formazione dei modelli di intelligenza artificiale.

Leggi il blog per ulteriori informazioni