Amazon SageMaker

Machine learning para todos os desenvolvedores e cientistas de dados.

O Amazon SageMaker fornece a cada desenvolvedor e cientista de dados a habilidade de criar, treinar e implantar rapidamente modelos de machine learning. O Amazon SageMaker é um serviço totalmente gerenciado que abrange todo o fluxo de trabalho de machine learning para rotular e preparar seus dados, escolher um algoritmo, treinar, ajustar e otimizar o algoritmo para implantação, fazer previsões e tomar ação. Seus modelos entram em produção mais rapidamente com muito menos esforço e menos custo.

CRIAÇÃO

Coletar e preparar os dados de treinamento.

Rotulamento de dados e notebooks pré-criados para problemas comuns

Escolher e otimizar seu algoritmo de ML

Marketplace de modelos e algoritmos e algoritmos integrados de alto desempenho

TREINAR

Configurar e gerenciar ambiente para treinamento

Treinamento em um clique na infraestrutura de desempenho mais alto

Treinar e ajustar modelo

Treinar uma vez, executar em qualquer lugar e otimização de modelos

IMPLANTE

Implantar modelo em produção

Implantação com um clique

Escalar e gerenciar o ambiente de produção

Totalmente gerenciado com escalabilidade automática por 75% menos


Clientes em destaque

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Coletar e preparar os dados de treinamento.

Rotular dados de treinamento rapidamente

O Amazon SageMaker Ground Truth ajuda a criar e gerenciar conjuntos de dados de treinamento altamente precisos rapidamente. O Ground Truth oferece acesso fácil a rotuladores humanos públicos e privados e fornece a eles fluxos de trabalho e interfaces integrados para tarefas comuns de rotulamento. Além disso, o Ground Truth aprenderá a partir de rótulos humanos para fazer anotações automáticas de alta qualidade a custos de rotulamento significativamente mais baixos.

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Notebooks hospedados

Notebooks Jupyter totalmente gerenciados com dezenas de fluxos de trabalho pré-criados e
exemplos para facilitar a exploração e a visualização de seus dados de treinamento.

Escolher e otimizar seu algoritmo de machine learning

O Amazon SageMaker configura e otimiza automaticamente o TensorFlow, o Apache MXNet, o PyTorch, o Chainer, o Scikit-learn, o SparkML, o Horovod, o Keras e o Gluon. Os algoritmos de machine learning usados comumente são integrados e ajustados para escala, velocidade e precisão com mais de uma centena de modelos e algoritmos pré-treinados adicionais disponíveis no AWS Marketplace. Você também pode inserir qualquer outro algoritmo ou estrutura compilando-os em um contêiner do Docker.

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Configurar e gerenciar ambientes de treinamento

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Treinamento em um clique

Comece a treinar seu modelo com um único clique. O Amazon SageMaker trata toda a infraestrutura subjacente para escalar facilmente conjuntos de dados em escala de petabytes.

As instâncias P3 do Amazon EC2 fornecem 8 GPUs NVIDIA Tesla V100 otimizadas para o machine learning distribuído mais rápido na nuvem.
A INSTÂNCIA DE GPU COM O MAIS ALTO DESEMPENHO
na nuvem
25 GBPS
taxa de transferência da rede
64 vCPUs ESCALÁVEIS
Intel® Xeon® Skylake com AVX-512
16 GB DE MEMÓRIA
por GPU

O melhor lugar para executar o TensorFlow

Otimizações do TensorFlow da AWS para fornecer eficiência de escalabilidade quase linear entre centenas de GPUs para operar na escala de nuvem sem muita sobrecarga de processamento para treinar modelos mais precisos e mais sofisticados em muito menos tempo.

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TENSORFLOW OTIMIZADO PELA AWS
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Eficiência de escalabilidade com 256 GPUs

O AWS SageMaker é o melhor lugar para executar o TensorFlow na nuvem
TOTALMENTE GERENCIADO
treinamento e hospedagem
ESCALABILIDADE QUASE LINEAR
entre centenas de GPUs
CUSTOS DE INFERÊNCIA 75% MAIS BAIXOS
com o Amazon Elastic Inference

Ajustar e otimizar seu modelo

Ajustar seu modelo automaticamente

O ajuste automático de modelos usa machine learning para ajustar seu modelo para que seja o mais preciso possível. Esse recurso permite ignorar o processo tedioso de tentativa e erro de ajustar parâmetros de modelos manualmente. Em vez disso, por meio de várias execuções de treinamento, o ajuste automático de modelos realiza a otimização de hiperparâmetros descobrindo recursos interessantes em seus dados e aprendendo como esses recursos interagem para afetar a precisão. Você economiza dias, ou até semanas, de tempo maximizando a qualidade do modelo treinado.

Treine uma vez, execute em qualquer lugar

O Amazon SageMaker permite que você treine um modelo uma vez e implante-o em qualquer lugar. Usando machine learning, o SageMaker Neo otimizará automaticamente qualquer modelo treinado criado com uma estrutura popular para a plataforma de hardware especificada por você, sem perda de precisão. Em seguida, você pode implantar seu modelo em instâncias do EC2 e em instâncias do SageMaker ou em qualquer dispositivo no ponto que inclua o tempo de execução do Neo, incluindo dispositivos do AWS Greengrass.

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Implantar e gerenciar modelos em produção

Implantação na produção com um clique

O Amazon SageMaker facilita a implantação de seu modelo treinado na produção com um único clique para que você possa começar a gerar previsões (um processo chamado inferência) para dados em lotes ou em tempo real. Seu modelo executa em clusters de escalabilidade automática de instâncias do Amazon SageMaker espalhadas em várias zonas de disponibilidade para entregar alto desempenho e alta disponibilidade. O Amazon SageMaker também inclui recursos integrados de teste A/B para ajudar você a testar seu modelo e experimentar versões diferentes a fim de atingir os melhores resultados.

Executar modelos no ponto

O AWS Greengrass facilita a implantação de modelos treinados com o Amazon SageMaker em dispositivos de ponto para executar inferência. Com o AWS Greengrass, os dispositivos conectados podem executar funções do AWS Lambda, manter o sincronismo dos dados dos dispositivos e comunicar-se com outros dispositivos de forma segura, mesmo quando não estão conectados à Internet.

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Reduza seus custos de inferência de deep learning em até 75% usando o Amazon Elastic Inference para anexar aceleração de GPU elástica a suas instâncias do Amazon SageMaker facilmente. Para a maioria dos modelos, um instância de GPU inteira é grande demais para inferência. Além disso, pode ser difícil otimizar as necessidades de GPU, CPU e memória de seu aplicativo de deep learning com um único tipo de instância. A inferência elástica permite escolher o tipo de instância mais adequada para as necessidades gerais de CPU e memória de seu aplicativo e, em seguida, configurar a quantidade certa de aceleração de GPU necessária para inferência.

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SUPORTES

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Histórias de sucesso de clientes

Criar o que vem a seguir com reforço de aprendizado totalmente gerenciado

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Use o reforço de conhecimento (RL - reinforcement learning) para criar modelos sofisticados que podem obter resultados específicos sem a necessidade de dados de treinamento pré-rotulados. O RL é útil em situações em que não há uma resposta "certa" da qual aprender, mas há um resultado ideal, como aprender a dirigir um carro ou fazer transações financeiras positivas. Em vez de examinar dados históricos, os algoritmos de RL aprendem tomando ações em um simulador onde prêmios e penalidades ajudam a direcionar o modelo na direção do comportamento desejado.

O Amazon SageMaker RL inclui algoritmos de RL integrados e totalmente gerenciados. O SageMaker oferece suporte ao RL em várias estruturas, incluindo TensorFlow e MXNet, bem como estruturas personalizadas desenvolvidas a partir do zero para reforço de conhecimento, como Intel Coach e Ray RLlib.

O Amazon SageMaker RL também oferece suporte a vários ambientes de RL, incluindo ambientes físicos 2D e 3D, ambientes de simulação comercial, somo MATLAB e Simulink, e a qualquer coisa compatível com a interface do OpenAI Gym, incluindo ambientes personalizados desenvolvidos. Além disso, o SageMaker RL permite treinar usando ambientes 3D virtuais criados no Amazon Sumerian e no AWS RoboMaker. Isso significa que você pode modelar tudo, de publicidade e sistemas financeiros a controles industriais, robótica e veículos autônomos.

Aberto e flexível

Machine learning do seu jeito

A tecnologia de machine learning muda rapidamente, e você deve permanecer flexível com acesso a um grande conjunto de estruturas e ferramentas. Com o Amazon SageMaker, você pode usar os contêineres integrados de qualquer estrutura popular ou usar sua própria estrutura. De qualquer maneira, o Amazon SageMaker gerenciará totalmente a infraestrutura subjacente necessária para criar, treinar e implantar seus modelos.

Melhor desempenho de ponto

Os recursos do SageMaker Neo também estão disponíveis para todos os desenvolvedores por meio do projeto Neo de código-fonte aberto. Acreditamos que a possibilidade de qualquer um executar modelos em qualquer lugar é uma etapa necessária para permitir que o machine learning concretize todo o seu potencial. Ao colaborar com o esforço do código-fonte aberto, os fornecedores de hardware podem melhorar o Neo com novas otimizações e promover o ecossistema de hardware em geral para o machine learning.

O SageMaker se adéqua a seu fluxo de trabalho

Nos bastidores, o Amazon SageMaker é feito de componentes separados: Ground Truth, Notebooks, Treinamento, Neo e Hospedagem. Esses componentes são projetados para funcionarem em conjunto para fornecer um serviço de machine learning completo. No entanto, eles também podem ser usados de forma independente para complementar fluxos de trabalho de machine learning existentes ou oferecer suporte a modelos que são executados em seu datacenter ou no ponto.

Aprender e acelerar

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AWS DeepRacer

Um pista de carros de corrida em escala de 1/18, equipada com tudo o que você precisa saber sobre reforço de conhecimento por meio de direção autônoma.

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AWS DeepLens

Saiba mais sobre a visão de computação por meio de projetos, tutoriais e exploração prática do mundo real com a primeira câmera de vídeo do mundo habilitada para deep learning para desenvolvedores.

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Treinamento e certificação no AWS Machine Learning

Universidade do AWS Machine Learning. Cursos estruturados para machine learning com base no mesmo material usado para treinamento de desenvolvedores da Amazon por meio da combinação de conhecimento básico e aplicação do mundo real.

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Laboratório de soluções do Amazon ML

O laboratório de soluções do Amazon ML forma sua equipe com especialistas em machine learning da Amazon. O laboratório combina workshops educacionais práticos com sessões de brainstorming e serviços de consultoria para ajudar você a “trabalhar ao contrário”, partindo dos desafios empresariais e avançando passo a passo pelo processo de implantar um modelo em produção. Subsequentemente, você poderá usar o que aprendeu em qualquer lugar de sua organização para buscar oportunidades adicionais.

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