คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Amazon SageMaker

Amazon SageMaker รุ่นใหม่เป็นแพลตฟอร์มแบบรวมสำหรับข้อมูล การวิเคราะห์ และ AI SageMaker รุ่นใหม่มอบประสบการณ์การใช้งานแบบผสานรวมสำหรับการวิเคราะห์และ AI ด้วยการเข้าถึงข้อมูลของคุณแบบครบวงจร ซึ่งเป็นการผสานความสามารถด้านแมชชีนเลิร์นนิงและการวิเคราะห์ของ AWS ที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวาง ซึ่งช่วยให้ทำงานร่วมกันและสร้างได้เร็วขึ้นจากสตูดิโอแบบครบวงจร (เวอร์ชันทดลองใช้) โดยการใช้เครื่องมือ AWS ที่คุ้นเคยสำหรับการพัฒนาโมเดล AI ช่วยสร้าง การประมวลผลข้อมูล และการวิเคราะห์ SQL ซึ่งเร่งให้เร็วขึ้นด้วย Amazon Q Developer ซึ่งเป็นผู้ช่วยที่เป็น AI ช่วยสร้างที่มึความสามารถสูงสุดสำหรับการพัฒนาซอฟต์แวร์ นอกจากนี้ คุณสามารถเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดของคุณไม่ว่าจะเก็บไว้ใน Data Lake คลังข้อมูล แอปพลิเคชันของบุคคลที่สามหรือแหล่งที่มาของข้อมูลแบบรวม โดยมีระบบกำกับดูแลในตัวเพื่อตอบสนองความต้องการด้านความปลอดภัยขององค์กร

เราขยายบริการ SageMaker ที่นำมาใช้กันอย่างแพร่หลายด้วยชุดข้อมูล การวิเคราะห์ และ AI ของ AWS ที่ครอบคลุมเพื่อส่งมอบประสบการของข้อมูล การวิเคราะห์และ AI แบบครบวงจร ในอนาคต ชุดความสามารถ AI/ML ที่มีอยู่ใน SageMaker สำหรับการจัดการข้อมูลข้อมูล สร้าง ฝึก และการปรับใช้โมเดล AI จะเรียกว่า Amazon SageMaker AI SageMaker AI ผสานรวมอยู่ใน SageMaker รุ่นใหม่ และยังพร้อมให้บริการแบบสแตนด์อโลนสำหรับผู้ที่ต้องการเน้นเฉพาะด้านการสร้าง ฝึก และปรับใช้โมเดล AI และ ML ในระดับขนาดใหญ่

SageMaker รุ่นใหม่ประกอบด้วย:

• Amazon SageMaker Unified Studio (เวอร์ชันทดลองใช้): สร้างในสภาพแวดล้อมการพัฒนาเดียวสำหรับการเข้าถึงและใช้งานเครื่องมือและฟังก์ชันที่คุ้นเคยจากบริการวิเคราะห์ AWS และ AI/ML ที่สร้างขึ้นเพื่อจุดประสงค์เฉพาะ เช่น Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock และ SageMaker AI
• Amazon SageMaker Lakehouse: รวมข้อมูลใน Data Lake ของ Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), คลังข้อมูลของ Amazon Redshift, แหล่งที่มาของข้อมูลของบุคคลที่สามและแบบเชื่อมโยงกับส่วนกลาง
• การกำกับดูแลข้อมูลและ AI ของ Amazon SageMaker: ค้นพบ กำกับดูแล และทำงานร่วมกันด้านข้อมูลและ AI อย่างปลอดภัยด้วย Amazon SageMaker Catalog ซึ่งสร้างขึ้นบน Amazon DataZone

Amazon SageMaker รุ่นใหม่ประกอบด้วยความสามารถต่อไปนี้:

• Amazon SageMaker Unified Studio (เวอร์ชันทดลองใช้) – มาพร้อมข้อมูลและเครื่องมือทั้งหมดของคุณสำหรับการวิเคราะห์และ AI ในสภาพแวดล้อมเดียว
• Amazon SageMaker Lakehouse - รวมข้อมูลใน Data Lake ของ Amazon Simple Storage Service (Amazon S3), คลังข้อมูลของ Amazon Redshift, แหล่งที่มาของข้อมูลของบุคคลที่สามและแบบรวมกลุ่มกับ Amazon SageMaker Lakehouse
• การกำกับดูแลข้อมูลและ AI – ค้นพบ กำกับดูแล และประสานการทำงานด้านข้อมูลและ AI อย่างปลอดภัยด้วยAmazon SageMaker Catalog ซึ่งสร้างขึ้นบน Amazon DataZone
• การพัฒนาโมเดล — สร้าง ฝึก และปรับใช้ ML และ FM ด้วยโครงสร้างพื้นฐาน เครื่องมือ และเวิร์กโฟลว์ที่มีการจัดการอย่างสมบูรณ์ด้วย Amazon SageMaker AI (เดิมคือ Amazon SageMaker)
• การพัฒนาแอป AI ช่วยสร้าง - สร้างและปรับขนาดแอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้างด้วย Amazon Bedrock
• การวิเคราะห์ SQL - รับข้อมูลเชิงลึกด้วย Amazon Redshift ซึ่งเป็นเครื่องมือ SQL ที่มีประสิทธิภาพมากที่สุด
• การประมวลผลข้อมูล - วิเคราะห์ เตรียม และรวมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์และ AI โดยใช้เฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สบน Amazon Athena, Amazon EMR และ AWS Glue

SageMaker รุ่นใหม่มอบประสบการณ์แบบผสานรวมสำหรับการวิเคราะห์และ AI พร้อมสิทธิ์แบบครบวงจรในการเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดของคุณ โดยการรวมความสามารถของ ML และการวิเคราะห์ของ AWS ที่มีการนำไปใช้ร่วมกันอย่างแพร่หลายเข้าไว้ด้วยกัน วิธีการแบบครบวงจรนี้ช่วยให้คุณทำงานกับข้อมูลของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น เพิ่มการทำงานร่วมกันระหว่างทีม และเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานโดยรวม

SageMaker ช่วยให้คุณ:

• ทำงานร่วมกันและสร้างได้เร็วขึ้นด้วยสภาพแวดล้อมการพัฒนาข้อมูลและ AI เดียว โดยใช้บริการ AWS ที่คุ้นเคยสำหรับการพัฒนาแบบโมเดล AI ช่วยสร้าง การประมวลผลข้อมูล และการวิเคราะห์ SQL
• พัฒนาและปรับขนาดกรณีการใช้งาน AI ของคุณด้วยชุดเครื่องมือที่หลากหลายเพื่อฝึก ปรับแต่ง และปรับใช้ ML และ FM รวมถึงสร้างแอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้างที่ปรับให้เหมาะกับธุรกิจของคุณได้อย่างรวดเร็ว
• ลด Data Silo ด้วย Lakehouse แบบเปิดเพื่อรวมข้อมูลทั้งหมดของคุณใน Data Lake ของ Amazon S3, คลังข้อมูล Amazon Redshift และแหล่งที่มาของข้อมูลของบุคคลที่สามหรือแบบเชื่อมโยงกับส่วนกลาง
• ตอบสนองความต้องการด้านความปลอดภัยขององค์กรของคุณด้วยการกำกับดูแลข้อมูลและ AI ในตัว เพื่อควบคุมการเข้าถึงข้อมูล โมเดล ML อาร์ทิแฟกต์การพัฒนา AI ช่วยสร้าง และการคำนวณที่ถูกต้องโดยผู้ใช้ที่เหมาะสมเพื่อวัตถุประสงค์ที่ถูกต้อง

ใช่ คุณสามารถใช้บริการ AWS แต่ละรายการ เช่น Amazon SageMaker AI (เดิมชื่อ Amazon SageMaker), Amazon EMR สำหรับการประมวลผล Big Data, AWS Glue และ Amazon Redshift สำหรับคลังข้อมูล ต่อไปได้อย่างอิสระตามความต้องการทางธุรกิจเฉพาะของคุณ การเปลี่ยนแปลงนี้จะไม่มีผลกระทบต่อการใช้งานบริการต่าง ๆ ของคุณในปัจจุบัน

Amazon SageMaker มอบประโยชน์เพิ่มเติมโดยการให้บริการอินเทอร์เฟซแบบครบวงจรและใช้งานง่ายซึ่งช่วยให้สามารถเข้าถึงบริการเหล่านี้ได้ วิธีการนี้ช่วยให้คุณสร้างนวัตกรรมได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วยข้อมูลของคุณ เพิ่มการทำงานร่วมกันระหว่างทีม และปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานโดยรวม

SageMaker รวบรวมบริการ AWS AI และการวิเคราะห์ที่ครอบคลุมทั่วทั้ง SageMaker Unified Studio (เวอร์ชันทดลองใช้), การกำกับดูแลข้อมูลและ AI ของ SageMaker และ SageMaker Lakehouse

SageMaker Unified Studio ช่วยให้คุณสามารถเข้าถึงความสามารถในการประมวลผลข้อมูล การวิเคราะห์ SQL ML และการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้างโดยใช้บริการ AWS ที่มีอยู่ สำหรับการประมวลผลข้อมูล บริการอย่าง Athena, AWS Glue, Amazon EMR และ Amazon Managed Workflows สำหรับ Apache Airflow (Amazon MWAA) สามารถวิเคราะห์ เตรียม ผสานรวม และจัดลำดับข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์และ AI ในทุกขนาดได้ Amazon Redshift สามารถผสานรวมกับ SageMaker Lakehouse สำหรับการวิเคราะห์ SQL ได้อย่างราบรื่น เพื่อมอบความสามารถในการวิเคราะห์ SQL ที่มีประสิทธิภาพบนข้อมูลแบบรวมของคุณ ทั้งในคลังข้อมูล Amazon Redshift และ Data Lake ของ Amazon S3 ความสามารถของ ML ถูกนำเสนอโดย SageMaker AI (เดิมเรียกว่า SageMaker) สำหรับการสร้าง ฝึกอบรม และการปรับใช้ ML และ FM นอกจากนี้ คุณยังสามารถพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้างได้โดยใช้ Amazon Bedrock IDE (เวอร์ชันทดลองใช้)

การกำกับดูแลข้อมูลและ AI ของ SageMaker มอบการกำกับดูแลแบบครบวงจรในตัวผ่านประสบการณ์การจัดการข้อมูลแบบรวมศูนย์ใน SageMaker Catalog ซึ่งสร้างขึ้นจาก Amazon DataZone เพื่อค้นหา กำกับดูแล และประสานการทำงานด้านข้อมูลและ AI อย่างปลอดภัย

SageMaker Lakehouse สร้างขึ้นจากบริการแค็ตตาล็อกหลายรายการในแค็ตตาล็อกข้อมูลของ AWS Glue, AWS Lake Formation และ Amazon Redshift เพื่อให้การเข้าถึงข้อมูลแบบรวมศูนย์ใน Data Lake ของ Amazon S3 คลังข้อมูล Amazon Redshift รวมถึงแหล่งที่มาของข้อมูลจากบุคคลที่สามและแบบเชื่อมโยงกับส่วนกลาง

นอกจากนี้ บริการเหล่านี้ยังคงมีให้ใช้งานเป็นความสามารถแบบสแตนด์อโลนผ่านคอนโซลการจัดการของ AWS ซึ่งให้ความยืดหยุ่นตามกรณีการใช้งานของคุณ เราจะปรับปรุง SageMaker ด้วยบริการเพิ่มเติมในปี 2025 เพื่อรวมประสบการณ์ในด้านการวิเคราะห์และ AI ซึ่งรวมถึงการวิเคราะห์การค้นหาด้วย Amazon OpenSearch Service, การวิเคราะห์ธุรกิจด้วย Amazon QuickSight และการสตรีมข้อมูลด้วยกลุ่มบริการสตรีมมิ่งของ AWS

การเริ่มต้นใช้งาน Amazon SageMaker เป็นเรื่องง่าย ขั้นตอนแรกคือการไปที่คอนโซลการจัดการของ Amazon SageMaker Unified Studio (เวอร์ชันทดลองใช้) เพื่อสร้างโดเมน ซึ่งเป็นหน่วยจัดระเบียบสำหรับการเชื่อมต่อแอสเซท ผู้ใช้ และโปรเจกต์ของพวกเขาเข้าด้วยกันสำหรับหน่วยธุรกิจของคุณ ในคอนโซลการจัดการ ให้เลือกสร้างโดเมนแล้วคุณจะได้รับตัวเลือกสองตัวเลือกอย่างตั้งค่าด่วนและตั้งค่าด้วยตนเอง เลือกตั้งค่าด่วน เพื่อเริ่มต้นใช้งานโดยใช้ค่าเริ่มต้นที่สามารถปรับแต่งได้ในภายหลัง หรือคุณสามารถเลือกตั้งค่าด้วยตนเองซึ่งช่วยให้คุณสามารถควบคุมการตั้งค่าได้อย่างเต็มรูปแบบที่ในขณะที่คุณสร้างโดเมนของคุณ เมื่อสร้างโดเมนของคุณแล้ว คุณสามารถไปที่ Amazon SageMaker Unified Studio (เว็บแอปพลิเคชันบนเบราว์เซอร์) ซึ่งคุณสามารถใช้ข้อมูลและเครื่องมือที่กำหนดค่าของคุณทั้งหมดสำหรับการวิเคราะห์และ AI หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับวิธีการเริ่มต้นใช้งาน โปรดดูที่เอกสารประกอบสำหรับ SageMaker

คุณยังคงสามารถใช้ประสบการณ์การพัฒนาเดิมของคุณในบริการ AWS เช่น Amazon EMR, AWS Glue และ Amazon Athena ได้ ซึ่งหมายความว่าโค้ดและทรัพยากรที่มีอยู่ทั้งหมดที่คุณสร้างขึ้นสามารถใช้งานต่อไปได้โดยไม่มีการหยุดชะงัก เราจะจัดเตรียมสคริปต์การอัปเกรดที่ใช้งานง่ายและแนวทางที่ครอบคลุมเพื่อนำฐานโค้ดที่มีอยู่ของคุณมาสู่ประสบการณ์ SageMaker แบบครบวงจรในไตรมาสที่ 1 ของปี 2025

เรากำลังขยาย SageMaker ซึ่งเป็นบริการ ML ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายให้เป็นแพลตฟอร์มข้อมูลและ AI โดยการรวมชุดข้อมูล การวิเคราะห์ และเครื่องมือ AI ที่ครอบคลุมของ AWS ซึ่งลูกค้าใช้กันอยู่แล้วในปัจจุบัน นอกจากนี้เรายังได้เพิ่มความสามารถใหม่ให้กับ SageMaker รุ่นใหม่ ซึ่งรวมถึง SageMaker Unified Studio (เวอร์ชันทดลองใช้), SageMaker Lakehouse (GA) และ SageMaker Catalog (GA)

Amazon SageMaker รุ่นใหม่รวมองค์ประกอบเกือบทั้งหมดที่คุณต้องการสำหรับการวิเคราะห์ SQL ด้วย Amazon Redshift การประมวลผลข้อมูลด้วย Amazon EMR การพัฒนาโมเดล AI ด้วย SageMaker AI และการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI ช่วยสร้างด้วย Amazon Bedrock IDE ใหม่ (เวอร์ชันทดลองใช้) ซึ่งทั้งหมดรวมอยู่ในแพลตฟอร์มฟอร์มการพัฒนาแบบผสานรวมใน Unified Studio (เวอร์ชันทดลองใช้)