Amazon SageMaker SSS
Genel
Yeni nesil Amazon SageMaker nedir?
Yeni nesil Amazon SageMaker; veri, analiz ve yapay zekaya yönelik birleşik bir platformdur. Yaygın olarak benimsenen AWS makine öğrenimi ve analiz özelliklerini bir araya getiren yeni nesil SageMaker, tüm verilerinize birleşik erişim ile analiz ve yapay zeka için entegre bir deneyim sunar. Yazılım geliştirme konusunda en yetenekli üretken yapay zeka yardımcısı olan Amazon Q Geliştirici tarafından hızlandırılmış model geliştirme, üretken yapay zeka, veri işleme ve SQL analizi için bilindik AWS hizmetlerini kullanarak birleşik bir stüdyodan (önizleme) daha hızlı iş birliği yapmanıza ve oluşturmanıza olanak tanır. Ayrıca kurumsal güvenlik ihtiyaçlarını karşılamak için yerleşik yönetişim ile veri göllerinde, veri ambarlarında, üçüncü taraf uygulamalarında veya birleşik veri kaynaklarında depolanmış olduklarına bakılmaksızın tüm verilerinize erişebilirsiniz.
Yeni SageMaker'ın makine öğrenimi iş akışlarım için halihazırda kullandığım diğer hizmetlerden farkı nedir?
Birleşik bir veri, analiz ve yapay zeka deneyimi sunmak amacıyla yaygın olarak benimsenen SageMaker hizmetini kapsamlı AWS verileri, analiz ve yapay zeka yetenekleri kümesiyle genişlettik. Veri düzenleme, yapay zeka modellerinin oluşturulması, eğitilmesi ve dağıtılması için SageMaker'daki mevcut yapay zeka/makine öğrenimi özellikleri kümesi bundan böyle Amazon SageMaker AI olarak anılacaktır. SageMaker AI, yeni nesil SageMaker'a entegredir ve ayrıca yapay zeka ve makine öğrenimi modellerini büyük ölçekte oluşturmaya, eğitmeye ve dağıtmaya özel olarak odaklanmak isteyenler için bağımsız bir hizmet olarak da sunulmaktadır.
Yeni nesil SageMaker şunları içerir:
- Amazon SageMaker Birleşik Stüdyo (ön izleme): Amazon EMR, AWS Glue, Amazon Athena, Amazon Redshift, Amazon Bedrock ve SageMaker AI gibi amaca yönelik AWS analiz ve yapay zeka/makine öğrenimi hizmetlerinden aşina olduğunuz araç ve işlevlere erişerek bunları kullanmak için tek bir geliştirme ortamında oluşturulmuştur.
- Amazon SageMaker Lakehouse: Verileri; Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) veri gölleri, Amazon Redshift veri ambarları ve üçüncü taraf veya federe veri kaynakları genelinde birleştirin.
- Amazon SageMaker Veri ve Yapay Zeka Yönetişimi: Amazon DataZone üzerinde oluşturulan Amazon SageMaker Kataloğu ile verileri ve yapay zekayı güvenli bir şekilde keşfedin, yönetin ve iş birliği yapın.
Yeni nesil Amazon SageMaker'a hangi özellikler dahildir?
Yeni nesil Amazon SageMaker aşağıdaki özellikleri içerir:
- Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu (önizleme): Analiz ve yapay zeka için tüm verileriniz ve araçlarınızla tek bir ortamda oluşturun.
- Amazon SageMaker Lakehouse: Verileri, Amazon SageMaker Lakehouse ile Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) veri gölleri, Amazon Redshift veri ambarları, üçüncü taraf ve birleşik veri kaynakları genelinde birleştirin.
- Veri ve yapay zeka yönetişimi: Amazon DataZone üzerinde oluşturulan Amazon SageMaker Kataloğu ile verileri ve yapay zekayı güvenli bir şekilde keşfedin, yönetin ve iş birliği yapın.
- Model geliştirme: Amazon SageMaker AI (önceki adıyla Amazon SageMaker) ile tam olarak yönetilen altyapı, araçlar ve iş akışlarıyla ML ve FM'ler oluşturun, eğitin ve dağıtın.
- Üretken yapay zeka uygulaması geliştirme: Amazon Bedrock ile üretken yapay zeka uygulamaları oluşturun ve ölçeklendirin.
- SQL analizi: En uygun fiyatlı SQL altyapısı olan Amazon Redshift ile öngörüler elde edin.
- Veri işleme: Amazon Athena, Amazon EMR ve AWS Glue'daki açık kaynaklı çerçeveleri kullanarak analiz ve yapay zeka için verileri analiz edin, hazırlayın ve entegre edin.
Neden yeni nesil SageMaker'ı kullanmalıyım?
Yaygın olarak benimsenen AWS makine öğrenimi ve analiz yeteneklerini bir araya getiren yeni nesil SageMaker, tüm verilerinize birleşik erişim ile analiz ve yapay zeka için entegre bir deneyim sunar. Bu birleşik yaklaşım verilerinizle daha verimli çalışmanıza, ekipler arasındaki iş birliğini artırmanıza ve genel üretkenliği geliştirmenize yardımcı olur.
SageMaker şunları yapmanızı sağlar:
- Model geliştirme, üretken yapay zeka, veri işleme ve SQL analizi için aşina olduğunuz AWS hizmetlerini kullanarak tek bir veri ve yapay zeka geliştirme ortamında iş birliği yapın ve daha hızlı oluşturun.
- Hem makine öğrenimi hem de altyapı modellerini eğitmek, özelleştirmek ve dağıtmak üzere geniş bir araç kümesiyle yapay zeka kullanım örneklerinizi geliştirin ve ölçeklendirin. İşletmenize özel olarak uyarlanmış üretken yapay zeka uygulamalarını hızla oluşturun.
- Amazon S3 veri gölleri, Amazon Redshift veri ambarları ve üçüncü taraf veya federe veri kaynakları genelindeki tüm verilerinizi birleştirmek için açık bir veri göl eviyle veri silolarını azaltın.
- Doğru kullanıcının doğru verilere, makine öğrenimi modellerine, üretken yapay zeka geliştirme yapıtlarına ve işlem kaynaklarına doğru amaçla eriştiğinden emin olmak için yerleşik veri ve yapay zeka yönetişimiyle kurumsal güvenlik ihtiyaçlarınızı karşılayın.
SageMaker'ı kullanmadan ayrı AWS hizmetlerini kullanabilir miyim?
Evet. Özel iş gereksinimlerinize dayalı olarak, Amazon SageMaker AI (önceki adıyla Amazon SageMaker), büyük veri işleme için Amazon EMR, AWS Glue ve veri ambarı için Amazon Redshift gibi ayrı AWS hizmetlerini bağımsız olarak kullanmaya devam edebilirsiniz. Bu durum ayrı ayrı hizmetlerinizi halihazırdaki kullanma şekliniz üzerinde bir etki yaratmaz.
Amazon SageMaker, bu hizmetlere erişimi mümkün kılan kullanıcı dostu, birleşik bir arabirim sağlayarak ek bir avantaj sunar. Bu yaklaşım verilerinizle daha etkili bir şekilde inovasyon yapmanıza, ekipler arasındaki iş birliğini artırmanıza ve genel üretkenliği geliştirmenize yardımcı olur.
SageMaker'da hangi mevcut AWS hizmetlerini kullanabilirim?
SageMaker; SageMaker Birleşik Stüdyo (ön izleme), SageMaker Veri ve Yapay Zeka Yönetişimi ve SageMaker Lakehouse genelinde kapsamlı bir AWS yapay zeka ve analiz hizmetleri kümesini bir araya getirmektedir.
SageMaker Birleşik Stüdyo'dan, mevcut AWS hizmetlerini kullanarak veri işleme, SQL analizi, makine öğrenimi ve üretken yapay zeka uygulama geliştirme yeteneklerine erişebilirsiniz. Veri işleme için Athena, AWS Glue, Amazon EMR ve Apache Airflow İçin Amazon Yönetilen İş Akışları (Amazon MWAA) gibi hizmetler, analiz ve yapay zekaya yönelik verileri her ölçekte analiz eder, hazırlar, entegre eder ve düzenler. SQL Analizi için Amazon Redshift, Amazon Redshift veri ambarları ve Amazon S3 veri gölleri genelinde birleştirilmiş verileriniz üzerinde güçlü SQL analiz yetenekleri sağlamak amacıyla SageMaker Lakehouse ile sorunsuz bir şekilde entegre olur. Makine öğrenimi yetenekleri, makine öğrenimi ve altyapı modelleri oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için SageMaker AI (eski adıyla SageMaker) tarafından sağlanır. Ek olarak, Amazon Bedrock IDE'yi (önizleme) kullanarak üretken yapay zeka uygulamaları geliştirebilirsiniz.
SageMaker Veri ve Yapay Zeka Yönetişimi, verileri ve yapay zekayı güvenli bir şekilde keşfetmek, yönetmek ve iş birliği yapmak için Amazon DataZone üzerinde oluşturulan SageMaker Kataloğu'ndaki birleşik veri yönetimi deneyimi aracılığıyla uçtan uca yerleşik yönetişim sağlar.
SageMaker Lakehouse; Amazon S3 veri gölleri, Amazon Redshift veri ambarları ve üçüncü taraf veya federe veri kaynakları genelinde birleşik veri erişimi sağlamak için AWS Glue Veri Kataloğu, AWS Lake Formation ve Amazon Redshift genelinde birden fazla katalog hizmeti üzerine kurulmuştur.
Ayrıca, bu hizmetlerin AWS Yönetim Konsolu üzerinden bağımsız özellikler olarak kullanılmaya devam ediyor olması kullanım örnekleriniz bağlamında size esneklik sağlar. Analiz ve yapay zeka deneyimlerini birleştirmek için 2025 yılında SageMaker'ı daha fazla hizmet ekleyerek geliştireceğiz. Bunlar arasında Amazon OpenSearch Hizmeti ile arama analizi, Amazon QuickSight ile iş zekası ve AWS akış hizmetleri portföyü ile akış yer almaktadır.
SageMaker'ı nasıl kullanmaya başlayabilirim?
Amazon SageMaker'ı kullanmaya başlamak kolaydır. İlk adım olarak, Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu (önizleme) yönetim konsoluna gidin ve iş biriminiz için varlıklarınızı, kullanıcılarınızı ve projelerini birbirine bağlamak üzere düzenleyici varlık olan bir etki alanı oluşturun. Yönetim konsolunda Etki alanı oluştur'u seçin, size iki seçenek sunulur: Hızlı kurulum ve Manuel kurulum. Daha sonra özelleştirilebilecek bir dizi varsayılan yapılandırma kümesiyle kullanıma başlamak için Hızlı kurulum'u seçin. Alternatif olarak, etki alanınızı oluştururken ayarlarınız üzerinde tam kontrol sağlayan Manuel kurulum seçeneğini de belirleyebilirsiniz. Etki alanınız oluşturulduktan sonra analiz ve yapay zeka için tüm verilerinizi ve yapılandırılmış araçlarınızı kullanabileceğiniz Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu'na (tarayıcı tabanlı bir web uygulaması) gidebilirsiniz. Kullanmaya nasıl başlayacağınız hakkında daha fazla bilgi edinmek için lütfen SageMaker belgelerine bakın.
Halihazırda SageMaker'a dahil olan mevcut AWS hizmetlerini kullanıyorum. SageMaker'da birleşik deneyime nasıl geçiş yapabilirim?
Amazon EMR, AWS Glue ve Amazon Athena gibi AWS hizmetlerindeki mevcut veri geliştirme deneyimleriniz kullanılabilir durumda kalır. Bu da oluşturduğunuz tüm mevcut kod ve kaynakların kesintisiz olarak kullanılmaya devam edebileceği anlamına gelir. 2025'in 1. çeyreğinde, mevcut kod tabanınızı birleşik SageMaker deneyimine taşımak için kullanımı kolay yükseltme betikleri ve kapsamlı yönergeler sağlayacağız.
Yeni nesil SageMaker genel olarak kullanılabilir mi?
Günümüzde müşteriler tarafından zaten kullanılan kapsamlı AWS veri, analiz ve yapay zeka araçları kümesini entegre ederek yaygın olarak benimsenen makine öğrenimi hizmeti SageMaker'ı bir veri ve yapay zeka platformuna dönüştürüyoruz. Ayrıca yeni SageMaker'a SageMaker Birleşik Stüdyosu (önizleme), SageMaker Lakehouse (GA) ve SageMaker Kataloğu (GA) dahil olmak üzere yeni özellikler ekledik.
Yeni nesil Amazon SageMaker; Amazon Redshift ile SQL analizi, Amazon EMR ile veri işleme, SageMaker AI ile yapay zeka modeli geliştirme ve yeni Amazon Bedrock IDE (önizleme) ile üretken yapay zeka uygulaması geliştirme için ihtiyacınız olan hemen her bileşeni içerir. Üstelik bunların hepsi birleşik stüdyoda (önizleme) entegre bir geliştirme deneyimi aracılığıyla sunulur.
Ürün deneyimi
SageMaker'da proje ne anlama gelir?
SageMaker'daki bir proje varlığı, kullanıcıların işlerini düzenlemelerine ve gerçekleştirdikleri işlere ilişkin iş bağlamı sağlamalarına yardımcı olur. Kullanıcıların makine öğrenimi modelleri, not defterleri, sorgular, panolar ve üretken yapay zeka uygulamaları gibi veriler ve yapıtlar üzerinde iş birliği yapabilecekleri iş birliğine dayalı bir çalışma alanı sağlar. Projeler, proje içindeki verilere ve araçlara yalnızca projeye açıkça eklenen kullanıcıların erişebileceği şekilde korunur. Proje, proje tarafından seçilen özelliklere (ör. bir veri gölü) dayalı olarak AWS Kimlik ve Erişim Yönetimi (IAM) rolleri oluşturur ve kullanıcılara işlerini yapmaları için gerekli erişimi sağlar. Projeler, aynı hesap içinde iş izolasyonu ve ayrıca bir güvenlik sınırı (güvenlik grubu ve IAM rolleri) da sağlar.
Amazon Q Geliştirici, SageMaker'da üretkenliği nasıl artırır?
Amazon Q Geliştirici, geliştirme yaşam döngüsü boyunca üretkenliğinizi artıran SageMaker deneyimine entegre edilmiş, etkileşimli bir üretken yapay zeka yardımcısıdır. Bir sohbet arabirimi aracılığıyla, doğal dili kullanarak SageMaker hakkında sorular sorabilir, kodla ilgili yardım alabilir ve veri kümeleri gibi kaynakları keşfedebilirsiniz. Amazon Q Geliştirici, kendisiyle sohbet ettiğinizde SageMaker geliştirme deneyimi boyunca kişiselleştirilmiş rehberlik ve otomatik yardım sağlamak için mevcut sohbetinizin bağlamını kullanır. Amazon Q Geliştirici, kod tartışmalarında size yardımcı olabilir, satır içi kod tamamlamaları sağlayabilir, SQL sorguları oluşturabilir, veri kümelerini bulup entegre edebilir ve özel geliştirme ihtiyaçlarınıza göre uyarlanmış akıllı destek sunabilir.
Amazon Q Geliştirici, işinizin nüanslarını anlayarak geliştirme sürecinizi kolaylaştıran ve SageMaker ortamındaki genel üretkenliği artıran hedefe yönelik, bağlama duyarlı yardım sunar.
SageMaker'da analiz ve yapay zeka işleri için hangi araçlar mevcuttur?
SageMaker, eksiksiz veri ve yapay zeka iş akışları için güçlü araçları bir araya getiren birleşik, web tabanlı bir ortam sağlar. Yerleşik IDE'ler yapay zeka/makine öğrenimi geliştirme çalışmalarına olanak tanıyarak PySpark, AWS Glue ve Amazon EMR gibi çerçeve ve hizmetlerle çeşitli kaynaklardan gelen büyük hacimli verileri işlemenizi sağlar.
Sürüm denetimi ve iş akışı yönetimi için kodlarınızı Git'e gönderebilir ve Amazon MWAA'yı kullanarak iş akışları tanımlayabilirsiniz. Entegre SQL sorgu düzenleyicisi, daha kolay şekilde sorguları kaydetme ve paylaşma, ayrıca yeni veri kümeleri oluşturma yeteneği ile verileri keşfetmenize, analiz etmenize ve görselleştirmenize olanak tanır.
Amazon SageMaker not defterleri, JumpStart, HyperPod, MLFlow, İşlem Hatları ve Model Kayıt Defteri gibi bilindik SageMaker AI araçları, model geliştirmeyi kolaylaştırır. Bu süreçler boyunca Amazon Q Geliştirici, SageMaker araçlarına sorunsuz bir şekilde entegre edilerek veri keşfi, hazırlama, işlem hattı oluşturma, model oluşturma ve eğitme, ayrıca kod dağıtımı konularında akıllı yardım sağlar.
SageMaker'da nasıl üretken yapay zeka uygulamaları oluşturabilirim?
SageMaker Birleşik Stüdyo (ön izleme) ile entegre olan Amazon Bedrock IDE (ön izleme), üretken yapay zeka uygulamaları geliştirilmesine yönelik kapsamlı bir ortam sağlar. Bu sezgisel arabirim, Amazon Bedrock'ın yüksek performanslı FM'lerine ve gelişmiş özelleştirme özelliklerine erişim sağlayarak güvenilir ve güvenli bir ortamda uygulama geliştirme süreçlerini hızlandırmanıza yardımcı olur.
Amazon Bedrock Bilgi Tabanları, Bütünlük Korumaları, Aracılar ve İstem Akışları gibi güçlü özellikleri kullanarak ekibinizin üretken yapay zeka uygulamalarını özel iş ihtiyaçlarınıza göre hızla uyarlamasını ve sorumlu yapay zeka yönergelerinize bağlı kalmasını sağlayabilirsiniz. SageMaker, yönetilen erişiminizi destekler ve erişim denetimli paylaşım ve git destekli denetlenebilirlik yoluyla işlevler arası güvenli iş birliğine olanak tanır.
SageMaker hangi tür veri kaynaklarını destekler?
Amazon SageMaker Lakehouse; AWS veri gölleri, veri ambarları, üçüncü taraf uygulamaları ve operasyonel veri tabanları genelindeki verileri birleştirir. Sıfır ETL entegrasyonları, birleştirilmiş sorgu kaynakları ve 240'tan fazla bağlayıcı aracılığıyla verilerinize tek bir yerden hızlı ve kolay erişim imkanı sağlar.
SageMaker'daki verilerin doğru şekilde yönetildiğinden ve güvence altına alındığından nasıl emin olabilirim?
SageMaker, Amazon DataZone üzerinde oluşturulan SageMaker Kataloğu'ndaki birleşik veri yönetimi deneyimi aracılığıyla uçtan uca yerleşik yönetişim sağlar. Bu yaklaşım; kuruluşunuzdaki yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri varlıklarını, makine öğrenimi modellerini ve uygulamaları katalog haline getirmenizi, keşfetmenizi, analiz etmenizi, yönetmenizi ve bunlara erişmenizi sağlar. SageMaker, doğru kişilerin doğru varlıklara uygun erişime sahip olmasını sağlayarak sağlam güvenlik ve uyumluluk standartlarını sürdürür.
SageMaker'da veri işlem hatlarını nasıl oluşturup yönetebilirim?
SageMaker'da veri işlem hatlarını birden çok şekilde oluşturabilir ve yönetebilirsiniz. SageMaker Veri İşleme, verilerinizi birleşik bir deneyimde entegre etmenize, hazırlamanıza ve keşfetmenize yardımcı olmak için Amazon EMR, Amazon Athena, AWS Glue ve Amazon MWAA'yı bir araya getirir. SageMaker AI ile makine öğrenimine özgü model düzenlemesi için işlem hatları ve Amazon MWAA ile veri işlem hatları ve iş akışları oluşturabilirsiniz. Karmaşık ayıklama, dönüştürme ve yükleme (ETL) işlemlerini ortadan kaldırarak ve hizmetler arasında doğrudan veri çoğaltmaya imkan vererek veri taşımayı basitleştiren sıfır ETL entegrasyonlarını da kullanabilirsiniz. Daha fazla bilgi edinmek için bkz. Sıfır ETL nedir?
Fiyatlandırma
SageMaker fiyatlandırması nasıl çalışır?
Amazon SageMaker'ı kullanırken, Amazon SageMaker aracılığıyla erişilebilen çeşitli AWS hizmetlerine ilişkin fiyatlandırma modeline göre ücretlendirilirsiniz. Amazon SageMaker içindeki entegre deneyimi sağlayan veri ve yapay zeka geliştirme ortamı olan Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu'nu (önizleme) kullanmanın ayrı bir maliyeti bulunmaz. Daha fazla bilgi için lütfen Amazon SageMaker fiyatlandırması sayfasını ziyaret edin.
SageMaker'ı ücretsiz deneyebilir miyim?
SageMaker Ücretsiz Kullanım, veri ve yapay zeka ile ücretsiz olarak hızlı bir şekilde yenilikler geliştirmeye başlamanıza yardımcı olur. Ayrıntılar için SageMaker fiyatlandırmasına bakın.
Erişilebilirlik
SageMaker hangi AWS Bölgelerinde kullanılabilir?
Amazon SageMaker'ın yeni nesli ABD Doğu (K. Virginia, Ohio), ABD Batı (Oregon), Asya Pasifik (Tokyo) ve Avrupa (İrlanda) AWS Bölgelerinde kullanılabilir. Amazon SageMaker Birleşik Stüdyosu ve Amazon Bedrock IDE, bu AWS Bölgelerinde önizlemede kullanılabilir. İleride yapılabilecek güncellemeler için lütfen AWS Bölgesel Hizmetler Listesi'ne göz atın.
SageMaker bir SLA sunuyor mu?
Evet. SageMaker, görev açısından kritik analiz ve yapay zeka iş yüklerinin gerektirdiği tutarlı performansı ve çalışma süresini sağlayacak şekilde tasarlanmıştır. Birden fazla hizmet bileşeninden oluşan bir birleşik platform olarak, hizmet erişilebilirliği kullanılan hizmet bileşenine bağlıdır.
Her bir hizmete ilişkin hizmet düzeyi sözleşmeleri (SLA'lar) hakkında ayrıntılı bilgi için ilgili SLA belgelerine bakın. SLA'lar, SageMaker deneyimini oluşturan çeşitli hizmetler için size belirli çalışma süresi garantileri ve güvenilirlik taahhütleri sağlayacaktır.
Mevcut SLA belgeleri aşağıdakileri içerir: