Amazon SageMaker Unified Studio

使い慣れた AWS ツールを使用して、データを検出して活用できます。これにより、モデル開発、生成 AI アプリケーション開発、データ処理、SQL 分析などの完全な開発ワークフローを 1 つの管理環境で実現できます。プロジェクトを作成または参加して、チームと共同作業したり、AI や分析アーティファクトを安全に共有したり、Amazon SageMaker オープンレイクハウスアーキテクチャを通じて、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3)、Amazon Redshift、その他のデータソースに保存されているデータにアクセスしたりできます。AI と分析のユースケースが融合するにつれて、データチームによる SageMaker Unified Studio の活用方法が変わっていくことでしょう。

Amazon EMR、AWS Glue、Amazon Athena、Amazon Redshift、Amazon Bedrock、Amazon SageMaker AI などの専用の AWS 分析および人工知能および機械学習 (AI/ML) サービスから、使い慣れたツールや機能に効率よくアクセスできます。ビジュアル抽出、変換、ロード (ETL) ジョブを使用して、統合データパイプラインとワークフローを構築できます。生成 AI を利用したトラブルシューティング機能を含む、統合ノートブックを使用して、さまざまなコンピューティングリソースとクラスター間でシームレスに作業できます。組み込みの SQL エディタを使用すると、データレイク、データウェアハウス、データベース、アプリケーションに保存されているデータをクエリできます。 データ探索と分析から、複雑なデータ処理や自然言語によるやり取りまで、ワークロードの需要に合わせて自動的にスケールする、没入型サーバーレスノートブックで実現できます。

ブラウザベースのインターフェイスのシンプルさと Athena Spark のスケーラビリティを組み合わせた没入型インタラクティブワークスペースで、データを利用した作業方法を変革しましょう。SQL クエリの実行、Python コードの実行、大規模データジョブの処理、ビジュアライゼーションの作成をすべて 1 か所で行うことができます。サーバーレスなので、データ処理インフラストラクチャを事前にプロビジョニングする必要がなく、数秒で使用を開始できます。組み込み AI エージェントが、自然言語のプロンプトから、コード、SQL ステートメント、ステップバイステップのプランを生成し、開発全体を通じてサポートします。

SageMaker AI の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 ML と基盤モデル (FM) を開発できます。SageMaker AI は、データ準備、トレーニング、ガバナンス、MLOps、推論、実験、パイプライン、モデルの監視と評価など、モデルライフサイクルの各ステップに特化したツールとインフラストラクチャを提供します。厳選された数々のパートナーアプリケーションから選択して、高いパフォーマンスを発揮する AI モデルを迅速かつ安全に開発しましょう。

Amazon Bedrock を利用して、信頼できる安全な環境で生成 AI アプリケーションを効率的に構築します。Amazon Bedrock ナレッジベース、ガードレール、エージェント、フローなどの高性能な FM と高度なカスタマイズ機能から選択できます。生成 AI アプリケーションを迅速にカスタマイズしてデプロイし、組み込みのカタログと共有して検出できるようにします。

サーバーレスノートブックで Amazon SageMaker Data Agent と連携し、複雑なタスクをステップバイステップの計画に分解するとともに、正確なコードを生成して、自然言語プロンプトから分析および ML アプリケーションを開発できます。Amazon Q Developer は、データの検出、プロジェクトの迅速な強化、ML モデルの安全な構築など、開発ライフサイクル全体にわたるタスクに使用できます。Amazon Q Developer とチャットするか、またはコマンドラインで使用して、各プロジェクトやユースケースに合わせてデータを理解し、利用できます。