Amazon SageMaker Studio

エンドツーエンドの ML 開発のための単一の Web ベースのインターフェイス
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SageMaker Studio

SageMaker Studio とは何ですか?

Amazon SageMaker Studio は、データの準備から、ML モデルの構築、トレーニング、デプロイ、管理まで、あらゆる機械学習 (ML) 開発ステップを実行するためのさまざまな目的別ツールを提供します。任意の IDE を使用して、データを迅速にアップロードしてモデルを構築できます。ML チームのコラボレーションの効率化、AI を利用したコーディング支援ツールによる効率的なコーディング、モデルのチューニングとデバッグ、本番環境でのモデルのデプロイと管理、ワークフローの自動化を、すべて単一かつウェブベースの統合インターフェイスで行うことができます。

仕組み

Amazon SageMaker Studio は、ウェブベースの統合開発環境 (IDE) であり、データの準備から構築、トレーニング、デプロイまで、すべての機械学習 (ML) 開発ステップの実行に必要な専用ツールにアクセスできる、単一のビジュアルインターフェイスを提供します。SageMaker Studio を離れることなく、データのアップロード、新規ノートブックの作成、モデルのトレーニングと調整、ステップ間での移動などを迅速にこなし、さまざまな試みを調整したり、本番環境にモデルをデプロイするといった処理を実行できます。環境をすばやく切り替えたり、組織内でシームレスにコラボレーションしたりして、大規模な ML モデルを構築できます。

Amazon SageMaker Studio の仕組み

SageMaker Studio のメリット

Amazon SageMaker Studio は、JupyterLab、Code-OSS (Visual Studio Code – オープンソース) に基づくコードエディタ、RStudio など、ML 開発用の幅広い一連のフルマネージド統合開発環境 (IDE) を提供します。お好みの IDE をすばやく起動し、基盤となるコンピューティングをその場でスケールアップおよびスケールダウンできます。
データの準備から、ML モデルの構築、トレーニング、デプロイ、管理まで、ML 開発の各ステップに対応する最も包括的なツールセットにアクセスできます。JupyterLab、コードエディター、または RStudio on Amazon SageMaker から直接ステップ間をすばやく切り替えて、モデルの微調整、トレーニング実験の再生、分散トレーニングへのスケーリングを行うことができます。
Amazon SageMaker JumpStart を通じて、一般公開されている何百もの人気モデルと 15 種類以上の事前構築済みソリューションにアクセスして、生成系 AI アプリケーションを構築できます。AI21 Labs、LightOn、Stability AI、ハギングフェイス、アレクサ、Meta AI などのトップモデルプロバイダーのモデルにアクセスできます。次に、精度、堅牢性、毒性などの事前定義された指標に基づいて、ユースケースに最適な基盤モデル (FM) をすばやく評価、比較、選択できます。人間による評価は、創造性やスタイルなど、より主観的な側面にも応用できます。
IDE の AI 搭載の開発者ツールにより、ML 開発を安全に加速し、生産性を高めます。Amazon CodeWhisperer を使用してソースコードの生成、デバッグ、説明を行い、Amazon CodeGuru を使用してセキュリティスキャンとコード品質スキャンを実施します。
SageMaker Studio は、Web ブラウザを使用してどのデバイスからでも使用できます。コードとデータの両方が安全なクラウド環境内に保存されるため、機密性の高いMLアーティファクトをローカルマシンにダウンロードする必要はありません。

ユースケース

公開されているさまざまな FM、モデル評価ツール、高性能アクセラレーテッドコンピューティングを使用する IDE を利用できるほか、SageMaker Studio から直接 FM を微調整して大規模にデプロイできるため、生成系 AI アプリケーションをより迅速に構築できます。

SageMaker Studio でのエンドツーエンドの ML 開発を、最も包括的な ML ツールで 1 か所にまとめることができます。SageMaker は、ML ワークフローとガバナンスツールの自動化と標準化に役立つ高性能な MLOps ツールを提供し、組織全体の透明性と監査性をサポートします。

SageMaker Studio は、すべてのデータ分析と ML ワークフローを実行するための統一されたエクスペリエンスを提供します。Amazon EMR クラスターを作成、閲覧、接続します。Amazon Glue インタラクティブセッションを使用して、インタラクティブなデータ準備および分析アプリケーションを構築、テスト、実行します。SageMaker Studio から Spark UI などの使い慣れたツールを使用して、Spark ジョブを監視およびデバッグできます。