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。

Amazon SageMaker を選ぶ理由は何ですか?

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。


Amazon SageMaker の概要

Amazon SageMaker を選ぶ理由は何ですか?

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。


Amazon SageMaker モデルトレーニングの概要

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。

より多くの人が機械学習でイノベーションが可能に

  • ビジネスアナリスト
  • ビジネスアナリスト

    SageMaker Canvas のビジュアルインターフェイスを使用して機械学習予測を行います。
    この画像は、Amazon SageMaker Canvas での新しいモデルの作成を示しています
  • データサイエンティスト
  • データサイエンティスト

    SageMaker Studio を使用して、データを準備し、モデルを構築、トレーニング、デプロイします。
    Amazon SageMaker Studio の画面を表示している画像
  • 機械学習エンジニア
  • 機械学習エンジニア

    SageMaker MLOps を使用して、モデルを大規模にデプロイおよび管理します。
    Amazon SageMaker Studio の画面を表示している画像

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への対応

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