Amazon SageMaker

フルマネージドインフラストラクチャ、ツール、ワークフローを使用して、あらゆるユースケース向けの機械学習 (ML) モデルを構築、トレーニング、デプロイします。

SageMaker を選ぶ理由

Amazon SageMaker は、あらゆるユースケースで高性能で低コストの機械学習 (ML) を実現する幅広いツールを統合した完全マネージド型サービスです。SageMaker では、ノートブック、デバッガー、プロファイラー、パイプライン、MLOps などのツールを使用して、ML モデルを大規模に構築、トレーニング、デプロイできます。しかも、すべてを 1 つの統合開発環境 (IDE) で行えます。SageMaker は、アクセス制御の簡素化と ML プロジェクトの透明性により、ガバナンス要件をサポートします。さらに、FM の微調整、実験、再トレーニング、デプロイを行うための専用ツールを使用して、独自の FM、つまり膨大なデータセットでトレーニングされた大規模モデルを構築できます。 SageMaker では、公開されている FM を含む何百もの事前トレーニング済みモデルにアクセスでき、数回クリックするだけでデプロイできます。
 

SageMaker のメリット

データサイエンティストには IDE を、ビジネスアナリストにはノーコードインターフェースを提供し、より多くの人々が機械学習でイノベーションを起こせるようにします。
統合された専用ツールと高性能で費用対効果の高いインフラストラクチャを使用して、生成系 AI アプリケーションを強化する FM を含む独自の ML モデルを構築します。
MLOps のプラクティスとガバナンスを組織全体で自動化および標準化し、透明性と監査可能性をサポートします。
機械学習のライフサイクル全体にわたる人間のフィードバックの力を活用して、ヒューマンインザループ機能を備えた FM の精度と関連性を向上させましょう。

生成 AI に Amazon SageMaker を利用する

Amazon SageMaker は、データサイエンティストや ML エンジニアがゼロから FM を構築し、高度な手法で FM を評価してカスタマイズし、精度、レイテンシー、コストに厳しい要件がある生成 AI ユースケース向けにきめ細かく制御された FM をデプロイするのに役立ちます。

基盤モデルをゼロから構築

Amazon SageMaker には、FM を最初から事前トレーニングするためのツールが用意されているため、生成 AI の用途で社内で使用したり、他の企業に提供したりできます。

高度なテクニックで基盤モデルをカスタマイズ

Amazon SageMaker では、公開されている何百もの FM やツールにアクセスして、モデルを評価し、特定のユースケースやデータに合わせて完全にカスタマイズすることができます。

基盤モデルをデプロイして推論を行う

Amazon SageMaker を利用すると、FM を簡単にデプロイして、どのようなユースケースでも最高のコストパフォーマンスで推論リクエストを実行できます。

主要な ML フレームワーク、ツールキット、プログラミング言語のサポート

Jupyter のロゴ
TensorFlow のロゴ
PyTorch のロゴ
MXNet のロゴ
Hugging Face のロゴ
Scikit-learn のロゴ
Python のロゴ
R のロゴ

高性能、低コストの機械学習を大規模に

1.5 兆 USD 以上

1 か月あたりの推論リクエスト数

40%

データラベリングのコストを削減

<10 ミリ秒

推論オーバーヘッドレイテンシー