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Amazon SageMaker Studio
用於端對端 AI 模型開發的單一 Web 介面
為什麼選擇 SageMaker Studio？
Amazon SageMaker Studio 提供多種專用工具選擇，可執行所有 AI 模型開發步驟，從準備資料至建置、訓練、部署和管理 AI 模型皆涵蓋在內。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。簡化團隊協作、使用 AI 型編碼輔助程式高效地編碼、調校和偵錯模型、在生產中部署和管理模型，以及自動化工作流程 – 所有這些都在單一的統一 Web 型介面中進行。
SageMaker Studio 的優勢
使用全受管雲端 IDE 或本機 IDE 開發 AI 模型。快速啟動您偏好的全受管 IDE，包括 JupyterLab、基於 Code-OSS 的程式碼編輯器 (VS Code Open Source) 和 RStudio，並根據您的需求動態擴展基礎運算資源。此外，使用您的本機 Visual Studio Code 開發 AI 模型，同時利用 SageMaker AI 的可擴展運算資源。
針對您的 AI 模型開發的每個步驟存取最完整的工具集，從準備資料到建置、訓練、部署和管理模型。快速切換各個步驟以微調模型、重新執行訓練實驗，並從 JupyterLab、程式碼編輯器或 RStudio on SageMaker AI 直接擴展至分散式訓練。藉由整合在您工作流程中的生成式 AI 支援助理，更快速地完成建置。我們的 AI 助理支援可在您的筆記本環境中即時支援整個 AI 開發旅程。
您可以使用 Web 瀏覽器，從任何裝置使用 SageMaker Studio。程式碼和資料都會保留在安全的雲端環境中，無需將敏感的成品下載至本機電腦。
利用來自 AWS 合作夥伴的常用應用程式加速模型開發作業。無需佈建或操作基礎架構即可享受無縫且全受管的體驗，這一切都在 SageMaker AI 環境的安全性和隱私保護下進行。
使用案例
在同一個位置使用最全面的工具，統一您在 SageMaker Studio 中的端對端 AI 模型開發。SageMaker AI 提供高效能的 MLOps 工具，可協助您自動化和標準化工作流程與管控工具，以支援整個組織的透明度和可稽核性。
SageMaker Studio 提供統一的體驗讓您執行所有資料分析和模型工作流程。建立、瀏覽並連線至 Amazon EMR 叢集。使用 AWS Glue 互動式工作階段來建置、測試及執行互動式資料準備和分析應用程式。使用熟悉的工具 (例如 Spark UI) 監控及除錯 Spark 工作 – 全都直接從 SageMaker Studio 執行。