Amazon SageMaker

Создавайте, обучайте и развертывайте модели машинного обучения (ML) для любого стандартного примера использования с полностью управляемыми инфраструктурой, инструментами и рабочими процессами

В чем преимущества Amazon SageMaker?

Amazon SageMaker — это полностью управляемый сервис, объединяющий обширный набор инструментов для обеспечения высокопроизводительного и недорогого машинного обучения (ML) при любом сценарии использования. С помощью SageMaker вы можете создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения требуемого масштаба, используя такие инструменты, как блокноты, отладчики, профилировщики, конвейеры, MLOps и многое другое — и все это в одной интегрированной среде разработки (IDE). SageMaker поддерживает требования к управлению данными, обеспечивая упрощенный контроль доступа и повышенную прозрачность ваших проектов машинного обучения. Кроме того, вы можете создавать собственные базовые модели, а также большие модели, которые были обучены на больших наборах данных, с помощью специальных инструментов для точной настройки, экспериментального изучения, переобучения и развертывания базовых моделей. SageMaker предоставляет доступ к сотням предварительно обученных моделей, включая общедоступные базовые модели, которые можно развернуть с помощью всего нескольких щелчков мыши.


Обзор Amazon SageMaker

В чем преимущества Amazon SageMaker?

Amazon SageMaker — это полностью управляемый сервис, объединяющий обширный набор инструментов для обеспечения высокопроизводительного и недорогого машинного обучения (ML) при любом сценарии использования. С помощью SageMaker вы можете создавать, обучать и развертывать модели машинного обучения требуемого масштаба, используя такие инструменты, как блокноты, отладчики, профилировщики, конвейеры, MLOps и многое другое — и все это в одной интегрированной среде разработки (IDE). SageMaker поддерживает требования к управлению данными, обеспечивая упрощенный контроль доступа и повышенную прозрачность ваших проектов машинного обучения. Кроме того, вы можете создавать собственные базовые модели, а также большие модели, которые были обучены на больших наборах данных, с помощью специальных инструментов для точной настройки, экспериментального изучения, переобучения и развертывания базовых моделей. SageMaker предоставляет доступ к сотням предварительно обученных моделей, включая общедоступные базовые модели, которые можно развернуть с помощью всего нескольких щелчков мыши.


Общие сведения об обучении моделей в Amazon SageMaker

Преимущества SageMaker

Предоставьте большему количеству людей возможность внедрять инновационные решения с машинным обучением посредством целого ряда инструментов: интегрированных сред для разработки (IDE), предназначенных для специалистов по работе с данными, и интерфейсов без написания кода для бизнес-аналитиков.
Создавайте собственные модели машинного обучения, в том числе базовые модели для создания приложений генеративного искусственного интеллекта, с помощью интегрированных специализированных инструментов и высокопроизводительной и экономичной инфраструктуры.
Автоматизируйте и стандартизируйте практику и управление MLOps в вашей организации, чтобы обеспечить прозрачность и проверяемость.
Используйте возможности обратной связи от людей на протяжении всего жизненного цикла машинного обучения, чтобы повысить точность и актуальность базовых моделей с помощью функций с оператором в контуре управления.

Массовое внедрение инновационных решений с машинным обучением

  • Бизнес-аналитики
  • На изображении показано создание новой модели в Amazon SageMaker Canvas

    бизнес-аналитиков;

    Делайте прогнозы с помощью машинного обучения, используя визуальный интерфейс в SageMaker Canvas.
  • Специалисты по работе с данными
  • Изображение, на котором показан экран в Студии Amazon SageMaker

    специалистов по работе с данными;

    Подготовьте данные и создавайте, обучайте и развертывайте модели машинного обучения в SageMaker Studio.
  • Инженеры машинного обучения
  • Изображение, на котором показан экран в Студии Amazon SageMaker

    Инженеры машинного обучения

    Развертывайте модели и управляйте ими в любом масштабе с помощью SageMaker MLOps.

Поддержка ведущих платформ машинного обучения, инструментариев и языков программирования

Логотип Jupyter
Логотип TensorFlow
Логотип PyTorch
Логотип MXNet
Логотип Hugging Face
Логотип Scikit-learn
Логотип Python
Логотип R