Amazon SageMaker AI
藉助全受管基礎設施、工具和工作流程，為任何使用案例建置、訓練和部署 AI 模型
認識 SageMaker AI
Amazon SageMaker AI 為完全受管服務，匯集最全面的 AI 工具與功能，針對任何使用案例實現高效能、低成本的 AI 模型開發。使用 SageMaker AI，您可利用完整開發環境、專用訓練基礎設施、AI 代理程式引導的工作流程及最佳化推論功能，大規模建置、訓練、自訂及部署 AI 模型，且皆具備企業級治理與安全控制。
SageMaker AI 透過突破性功能加速 AI 之旅，例如：模型自訂 (透過無伺服器訓練與自然語言工作流程縮短自訂時間)、HyperPod (透過自動化叢集管理減少高達 40% 的訓練時間)，以及推論最佳化 (在 80 多種執行個體類型上將部署時間從數個月縮短至數小時)。
透過 Amazon SageMaker JumpStart 存取來自領先 AI 公司的上千種 AI 模型，利用強化學習與監督式微調等業界最先進技術進行自訂，或從頭建置自訂模型。這一切皆在單一、受治理的環境中進行，在消除基礎設施複雜性的同時，提供企業所需的彈性與效能。
功能
支援您的端對端 AI 模型開發旅程
用於端對端 AI 模型開發的單一 Web 介面
Amazon SageMaker Studio 提供多種專用工具選擇，以執行所有 AI 模型開發步驟，從準備資料到建置、訓練、部署及管理 AI 模型。您可以使用偏好的整合式開發環境 (IDE) 快速上傳資料並建置模型，或使用 SageMaker JumpStart 輕鬆自訂預先訓練的 AI 模型。
進一步了解 SageMaker Studio 與SageMaker JumpStart。
以最高準確度加速模型自訂
使用 Amazon SageMaker AI，透過無伺服器強化學習與 AI 代理程式引導的工作流程，自訂熱門 AI 模型。在數天內利用強化學習等最新技術，自訂 Amazon Nova、Llama、Qwen、DeepSeek 和 GPT-OSS 等熱門模型。
跨數千 AI 加速器擴展並加速 AI 模型開發
消除大規模訓練與部署 AI 模型時無差異的繁重工作。HyperPod 協助您跨數百或數千 AI 加速器的叢集，快速擴展訓練、微調及推論等模型開發任務，同時針對所有 AI 模型開發任務實現集中式治理。
輕鬆部署與管理 AI 模型以進行推論
SageMaker AI 推論讓部署 AI 模型更輕鬆，並透過全方位的部署選項 (包括即時、無伺服器、非同步及批次推論)，跨 70 多種具不同運算與記憶體等級的執行個體類型，提供最佳推論效能與成本。
使用 MLflow 加速 AI 實驗
MLflow 透過追蹤、組織及比較 AI 模型、應用程式與代理程式的疊代實驗來實現此目標。這一切都無需任何基礎設施佈建或伺服器管理。
SageMaker AI 的優點
將 AI 模型開發從耗時數月的專案轉變為快速迭代，讓團隊能更快實驗、快速驗證概念，並迅速將突破性 AI 解決方案推向市場，同時最大化創新投資報酬率。
透過直覺式介面與引導式工作流程，讓各種技能等級的團隊都能建置、自訂及部署 AI 模型，藉此提升 AI 開發水準，打破技術障礙並加速全企業的 AI 採用，無需具備專門的專業知識。
利用會自動擴展、最佳化效能並降低營運開銷的完全受管服務，消除管理 AI 模型開發基礎設施的複雜性與成本，讓您能將資源專注於創新而非基礎設施管理。
透過利用專屬資料與業務邏輯自訂 AI 模型，建立獨特、具競爭力的 AI 解決方案，實現個人化客戶體驗與加速開發，讓您的組織脫穎而出。
透過持續更新的服務存取最新的 AI 模型、技術與功能，在快速演變的 AI 技術中保持領先，確保 AI 投資在環境變遷下仍維持新穎與競爭力。
探索 SageMaker AI 的最新消息
新的 Amazon SageMaker AI 創新持續轉型 AI 模型開發
介紹新的 SageMaker AI 功能，協助團隊提升生產力、更快解決問題，並降低建置與訓練 AI 模型的成本。
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