Chuyển đến nội dung chính

Amazon SageMaker

Đào tạo và triển khai các mô hình AI với SageMaker AI (trước đây là Amazon SageMaker)

Amazon SageMaker

Amazon SageMaker thế hệ tiếp theo là trung tâm cho tất cả dữ liệu, hoạt động phân tích và AI của bạn

Bắt đầu sử dụng SageMaker
Dùng thử bản mẫu

Tổng quan

Kết hợp các tính năng phân tích và máy học (ML) của AWS được áp dụng rộng rãi, Amazon SageMaker thế hệ tiếp theo mang đến trải nghiệm tích hợp cho giải pháp phân tích và AI với khả năng truy cập hợp nhất vào tất cả dữ liệu của bạn. Cộng tác và xây dựng nhanh hơn từ studio thống nhất bằng cách sử dụng các công cụ AWS quen thuộc dành cho phát triển mô hình trong SageMaker AI (bao gồm HyperPod, JumpStart và MLOps), AI tạo sinh, xử lý dữ liệu và phân tích SQL, được tăng tốc nhờ Nhà phát triển Amazon Q, trợ lý AI tạo sinh có năng lực nhất để phát triển phần mềm. Truy cập tất cả dữ liệu của bạn cho dù dữ liệu này được lưu trữ trong hồ dữ liệu, kho dữ liệu hay nguồn dữ liệu của bên thứ ba hoặc nguồn dữ liệu đợc liên kết, có tích hợp khả năng quản trị để đáp ứng nhu cầu bảo mật của doanh nghiệp.

Lợi ích

Tăng tốc AI trong SageMaker với bộ tính năng phát triển AI toàn diện được bảo mật theo thiết kế. Đào tạo, tùy chỉnh và triển khai ML và mô hình nền tảng (FM) trên cơ sở hạ tầng hiệu năng cao và tiết kiệm chi phí. Sử dụng các công cụ được xây dựng theo mục đích trải dài toàn bộ vòng đời AI — từ môi trường phát triển tích hợp (IDE) hiệu năng cao và đào tạo phân tán đến suy luận, hoạt động AI, quản trị và khả năng quan sát. Nhanh chóng tạo các ứng dụng AI tạo sinh phù hợp với doanh nghiệp của bạn với các mô hình tiên tiến và dữ liệu độc quyền của bạn. Tăng tốc độ phát triển AI với Nhà phát triển Amazon Q, giúp bạn dễ dàng khám phá dữ liệu hơn, xây dựng và đào tạo các mô hình ML, tạo truy vấn SQL cũng như tạo và chạy các tác vụ quy trình dữ liệu, tất cả thông qua ngôn ngữ tự nhiên.

Studio hợp nhất của Amazon SageMaker cung cấp trải nghiệm tích hợp để sử dụng tất cả dữ liệu và công cụ của bạn cho phân tích và AI. Khám phá dữ liệu của bạn và đưa dữ liệu vào hoạt động bằng cách sử dụng các công cụ AWS quen thuộc để phát triển mô hình, AI tạo sinh, xử lý dữ liệu và phân tích SQL. Làm việc trên các tài nguyên tính toán bằng cách sử dụng sổ ghi chép hợp nhất, khám phá và truy vấn các nguồn dữ liệu đa dạng với trình soạn thảo SQL tích hợp, đào tạo và triển khai các mô hình AI trên quy mô lớn và nhanh chóng xây dựng các ứng dụng AI tạo sinh tùy chỉnh. Tạo và chia sẻ an toàn các phân tích và các tạo tác AI như dữ liệu, mô hình và ứng dụng AI tạo sinh để đưa các sản phẩm dữ liệu ra thị trường nhanh hơn.

Hợp nhất tất cả dữ liệu của bạn trên hồ dữ liệu Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) và kho dữ liệu Amazon Redshift với kiến trúc lakehouse trong Amazon SageMaker. Mang đến khả năng linh hoạt để truy cập và truy vấn dữ liệu của bạn với tất cả các công cụ tương thích với Apache Iceberg trên một bản sao dữ liệu phân tích duy nhất. Bảo mật dữ liệu của bạn bằng cách xác định các quyền chi tiết, được áp dụng trên các công cụ phân tích và AI của bạn trong lakehouse. Đưa dữ liệu từ các ứng dụng và cơ sở dữ liệu vận hành vào lakehouse của bạn gần theo thời gian thực thông qua tích hợp không ETL. Ngoài ra, truy cập và truy vấn dữ liệu tại chỗ nhờ khả năng truy vấn liên kết trên các nguồn dữ liệu của bên thứ ba.

Đảm bảo bảo mật doanh nghiệp với quản trị tích hợp trong toàn bộ vòng đời dữ liệu và AI. SageMaker hỗ trợ bạn kiểm soát quyền truy cập vào dữ liệu, mô hình và tạo tác phát triển phù hợp của người dùng phù hợp cho đúng mục đích. Xác định và thực thi các chính sách truy cập một cách nhất quán bằng cách sử dụng một mô hình quyền duy nhất với các biện pháp kiểm soát truy cập chi tiết cùng Danh mục Amazon SageMaker. Bảo vệ và bảo hộ các mô hình AI của bạn bằng cách phân loại dữ liệu, phát hiện nội dung độc hại, các quy tắc bảo vệ và chính sách AI có trách nhiệm. Có được sự tín nhiệm trong toàn tổ chức của bạn thông qua giám sát và tự động hóa chất lượng dữ liệu, phát hiện dữ liệu nhạy cảm và dòng chảy dữ liệu và ML.

Tìm hiểu SageMaker thế hệ tiếp theo

Xem Amazon SageMaker thế hệ tiếp theo hoạt động trong thực tế

Khám phá trải nghiệm tương tác minh họa bên dưới

Khách hàng

Toyota

"Để giải quyết các tập dữ liệu bị cô lập trải rộng khắp các hoạt động kinh doanh ô tô của chúng tôi, chúng tôi đang triển khai Amazon SageMaker để hợp nhất và quản lý dữ liệu trên các đơn vị ô tô, bán hàng, sản xuất và chuỗi cung ứng được kết nối của chúng tôi. Cách tiếp cận này cho phép chúng tôi tìm kiếm, khám phá và chia sẻ dữ liệu một cách dễ dàng, đặt nền tảng để ngăn chặn các vấn đề về chất lượng, tăng sự hài lòng của khách hàng, đồng thời hỗ trợ các ứng dụng AI tạo sinh phát triển dễ dàng hơn."

Kamal Distell, Phó chủ tịch về Dữ liệu, phân tích, nền tảng và khoa học dữ liệu, TMNA

Charter Communications

Với Studio hợp nhất của Amazon SageMaker, bạn có môi trường tổng hợp để tương tác với nhiều Dịch vụ AWS khác nhau, [bao gồm] Redshift và Lakehouse của SageMaker. Điều này cải thiện đáng kể trải nghiệm của nhà phát triển, đồng thời cải thiện tốc độ đưa ra thị trường vì bạn không cần phải nhảy qua nhiều dịch vụ. Các tính năng như Nhà phát triển Amazon Q rất thú vị và chúng tôi muốn khám phá thêm để xem tính năng này sẽ giúp chúng tôi cải thiện năng suất của nhà phát triển, tốc độ đưa ra thị trường và xây dựng các giải pháp chất lượng tốt hơn như thế nào.

Senthil Sugumar, Phó chủ tịch tập đoàn, Nghiệp vụ thông minh, Charter Communications

Lennar

"Chúng tôi đã dành 18 tháng qua để làm việc với AWS nhằm chuyển đổi nền tảng dữ liệu của mình để sử dụng các giải pháp tốt nhất trong ngành, đồng thời tiết kiệm chi phí. Với những tiến bộ như Studio hợp nhất của Amazon SageMaker và Lakehouse của Amazon SageMaker, chúng tôi sẽ đẩy nhanh tốc độ phân phối thông qua truy cập liền mạch vào dữ liệu và dịch vụ, từ đó cho phép các kỹ sư, nhà phân tích và nhà khoa học công bố những thông tin chuyên sâu mang lại giá trị vật chất cho doanh nghiệp của chúng tôi."

Lee Slezak, Phó chủ tịch cấp cao phụ trách Dữ liệu và phân tích, Lennar

Carrier

“Tại Carrier, Amazon SageMaker thế hệ tiếp theo đang thay đổi chiến lược dữ liệu doanh nghiệp của chúng tôi bằng cách hợp lý hóa cách chúng tôi xây dựng và điều chỉnh quy mô các sản phẩm dữ liệu. Cách tiếp cận của Studio hợp nhất của SageMaker với việc khám phá, xử lý và phát triển mô hình dữ liệu đã đẩy nhanh đáng kể quá trình triển khai lakehouse của chúng tôi. Ấn tượng nhất là khả năng tích hợp liền mạch với danh mục dữ liệu hiện có của chúng tôi và các biện pháp kiểm soát quản trị tích hợp cho phép chúng tôi dân chủ hóa quyền truy cập dữ liệu trong khi vẫn duy trì các tiêu chuẩn bảo mật, qua đó giúp các đội ngũ của chúng tôi nhanh chóng cung cấp các giải pháp phân tích và AI tiên tiến trên toàn doanh nghiệp.”

Justin McDowell, Giám đốc Nền tảng dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu, Carrier

Missing alt text value

NatWest Group

“Đội ngũ Kỹ sư nền tảng dữ liệu của chúng tôi đã triển khai nhiều công cụ người dùng cuối cho các tác vụ kỹ thuật dữ liệu, ML, SQL và AI tạo sinh. Khi chúng tôi tìm cách đơn giản hóa các quy trình trên toàn ngân hàng, chúng tôi đã xem xét việc hợp lý hóa xác thực người dùng và ủy quyền truy cập dữ liệu. Amazon SageMaker mang đến trải nghiệm người dùng tạo sẵn, giúp chúng tôi triển khai một môi trường duy nhất trong toàn tổ chức, giảm khoảng 50% thời gian cần thiết để người dùng dữ liệu của chúng tôi truy cập các công cụ mới."

Zachery Anderson, CDAO, NatWest Group

Missing alt text value