Desenvolva, treine e implemente modelos de machine learning com o SageMaker AI (anteriormente conhecido como Amazon SageMaker)

Amazon SageMaker

A próxima geração do Amazon SageMaker centraliza todos os seus dados, analytics e IA
Comece a usar o Amazon SageMaker

Visão geral

Reunindo recursos de analytics e machine learning da AWS amplamente adotados, o Amazon SageMaker oferece uma experiência integrada para análise e IA com acesso unificado a todos os seus dados. Colabore e crie com mais rapidez a partir de um estúdio unificado (versão prévia) usando ferramentas familiares da AWS para desenvolvimento de modelos, IA generativa, processamento de dados e analytics de SQL, aceleradas pelo Amazon Q Developer, o assistente de IA generativa mais capaz para desenvolvimento de software. Acesse todos os seus dados, estejam eles armazenados em data lakes, data warehouses, fontes de dados federadas ou de terceiros, com governança integrada para atender às necessidades de segurança da empresa.

Benefícios

O Amazon SageMaker Unified Studio (versão prévia) fornece uma experiência integrada para o uso de todos os dados e as ferramentas para analytics e IA. Descubra seus dados e use-os de maneira eficiente com as ferramentas conhecidas da AWS para desenvolvimento de modelos, IA generativa, processamento de dados e SQL analytics. Trabalhe com recursos de computação usando cadernos unificados, descubra e consulte diversas fontes de dados com um editor SQL incorporado, treine e implante modelos de IA em grande escala, e desenvolva aplicações personalizadas de IA generativa com rapidez. Crie e compartilhe artefatos de analytics e de IA de maneira segura, incluindo dados, modelos e aplicações de IA generativa, para acelerar o lançamento de produtos de dados no mercado.
Acelere o desenvolvimento de IA no Amazon SageMaker com um conjunto abrangente de funcionalidades de IA, projetadas com segurança desde o início. Realize o treinamento, a personalização e a implantação de modelos de ML e de modelos de base (FMs) em uma infraestrutura de alta performance e bom custo-benefício. Use ferramentas desenvolvidas com propósito específico para todo o ciclo de vida da IA, abrangendo desde ambientes de desenvolvimento integrados (IDEs) de alta performance e treinamento distribuído até inferência, operações de IA, governança e observabilidade. Crie aplicações de IA generativa personalizadas para o seu negócio com rapidez ao usar modelos de ponta e seus dados proprietários. Acelere o desenvolvimento de IA com o Amazon Q Developer, facilitando a descoberta de dados, o desenvolvimento e o treinamento de modelos de ML, a geração de consultas SQL e a criação e execução de trabalhos de pipeline de dados, por meio do uso de linguagem natural.
Unifique todos os dados nos data lakes do Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) e nos data warehouses do Amazon Redshift com o Amazon SageMaker Lakehouse. Obtenha a flexibilidade de acessar e consultar seus dados com todas as ferramentas e os mecanismos compatíveis com Apache Iceberg em uma única cópia de dados de analytics. Assegure a proteção dos seus dados ao definir permissões granulares, que são aplicadas em todas as ferramentas de analytics e de IA no lakehouse. Transfira dados de bancos de dados operacionais e de aplicações para o seu lakehouse praticamente em tempo real por meio de integrações ETL zero. Além disso, é possível acessar e consultar dados diretamente ao usar as funcionalidades de consulta federada em fontes de dados de entidades externas.
Garanta a segurança da empresa com a governança integrada ao longo de todo o ciclo de vida de dados e de IA. O Amazon SageMaker capacita você a controlar o acesso aos dados, modelos e artefatos de desenvolvimento apropriados, pelo usuário adequado e para o propósito desejado. Defina e aplique políticas de acesso de forma consistente ao usar um único modelo de permissões com controles de acesso granulares no Amazon SageMaker Catalog. Garanta a segurança e a proteção dos modelos de IA com a classificação de dados, a detecção de toxicidade, as barreiras de proteção e as políticas de IA responsável. Conquiste a confiança em toda a sua organização por meio do monitoramento de qualidade de dados, da automação, da detecção de dados confidenciais e da linhagem de dados e de ML.

Conheça a próxima geração do SageMaker

Capacidades

Clientes

Toyota

“Para lidar com os conjuntos de dados isolados espalhados por nossas operações automotivas, estamos explorando o Amazon SageMaker para unificar e governar os dados em nossas unidades conectadas de automóveis, vendas, manufatura e cadeia de suprimentos. Essa abordagem nos permite pesquisar, descobrir e compartilhar dados de forma simples, estabelecendo as bases para antecipar problemas de qualidade, aumentar a segurança e a satisfação do cliente, e acelerar o desenvolvimento de aplicações de IA generativa.”

– Kamal Distell, vice-presidente da área de dados, analytics, plataformas e ciência de dados, TMNA

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NatWest Group

“Nossa equipe de engenharia de plataforma de dados está implantando diversas ferramentas para usuários finais, voltadas para tarefas de engenharia de dados, machine learning (ML), SQL e IA generativa. À medida que buscamos simplificar os processos em todo o banco, investigamos maneiras de agilizar a autenticação de usuários e a autorização de acesso aos dados. O Amazon SageMaker fornece uma experiência de usuário pronta para uso, que nos ajuda a implantar um único ambiente em toda a organização, reduzindo em cerca de 50% o tempo necessário para que nossos usuários de dados acessem novas ferramentas.”

– Zachery Anderson, diretor executivo de dados e análises, NatWest Group

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Roche

“Estamos usando o Amazon Redshift para obter insights de dados estruturados e semiestruturados em todos os nossos repositórios de dados. Estou entusiasmado com o novo Amazon SageMaker Lakehouse e seu potencial para otimizar e unificar o acesso ao data lake e às outras fontes de dados por meio de serviços como o Amazon Redshift, o Catálogo de Dados do Glue e o Lake Formation. Essa inovação permitirá que nossas equipes de dados e de engenharia simplifiquem o acesso aos dados, promovendo a interoperabilidade entre dados, analytics e workloads de aplicações. Prevejo uma redução significativa nos erros relacionados aos dados devido à diminuição das cópias de dados, uma diminuição de 40% no tempo de processamento, um retorno mais rápido de dados de analytics para os sistemas transacionais, o que aprimorará a tomada de decisões, além de permitir que nossas equipes se concentrem na geração de valor para os negócios.”

– Yannick Misteli, diretor de engenharia no departamento de estratégia global de produtos, Roche

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Lennar

“Dedicamos os últimos 18 meses em parceria com a AWS para transformar nossa base de dados, usando as melhores soluções da categoria que também são economicamente viáveis. Com inovações como o Amazon SageMaker Unified Studio e o Amazon SageMaker Lakehouse, esperamos acelerar nossa velocidade de entrega por meio de acesso integrado a dados e serviços. Isso possibilitará que nossos engenheiros, analistas e cientistas identifiquem insights que agreguem valor relevante ao nosso negócio.”

– Lee Slezak, vice-presidente sênior do departamento de dados e análises, Lennar

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Natera, Inc.

“A nossa organização está usando o Amazon DataZone, o Amazon SageMaker AI, o Amazon Athena e o Amazon Redshift para gerenciar e analisar os dados clínicos e genômicos. Estamos entusiasmados por agora termos a governança unificada do Amazon SageMaker Catalog, que simplificará a descoberta e o acesso aos dados, possibilitando que nossa equipe analise rapidamente os dados relevantes em todo o nosso domínio. Essa integração nos ajudará a criar conjuntos de dados personalizados, que têm o potencial de reduzir o tempo para obtenção de insights e, em última análise, promover melhores resultados para os pacientes à medida que avançamos em nossa meta de tornar o teste genético personalizado uma parte padrão do atendimento médico.”

– Mirko Buholzer, vice-presidente da área de engenharia de software, Natera, Inc.

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