Amazon SageMaker

Xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình máy học (ML) cho bất kỳ trường hợp sử dụng nào với cơ sở hạ tầng, công cụ và quy trình công việc được quản lý đầy đủ

Tại sao nên sử dụng Amazon SageMaker?

Amazon SageMaker là dịch vụ được quản lý toàn phần, tập hợp một bộ công cụ đa dạng để hỗ trợ máy học (ML) hiệu suất cao, chi phí thấp cho mọi trường hợp sử dụng. Với SageMaker, bạn có thể xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình ML trên quy mô lớn bằng các công cụ như sổ tay, trình gỡ lỗi, trình phân tích, quy trình, MLOPS và hơn thế nữa – tất cả nằm trong một môi trường phát triển tích hợp (IDE). SageMaker hỗ trợ các yêu cầu quản trị với khả năng kiểm soát truy cập được đơn giản hóa và tính minh bạch đối với các dự án ML của bạn. Ngoài ra, bạn có thể xây dựng FM của riêng mình, các mô hình lớn được đào tạo trên các tập dữ liệu khổng lồ, với các công cụ được thiết kế riêng để tinh chỉnh, thử nghiệm, đào tạo lại và triển khai FM. SageMaker cấp quyền truy cập vào hàng trăm mô hình được đào tạo trước, bao gồm các FM có sẵn công khai, mà bạn có thể triển khai chỉ với vài cú nhấp chuột.


Tổng quan về Amazon SageMaker

Tại sao nên sử dụng Amazon SageMaker?

Amazon SageMaker là dịch vụ được quản lý toàn phần, tập hợp một bộ công cụ đa dạng để hỗ trợ máy học (ML) hiệu suất cao, chi phí thấp cho mọi trường hợp sử dụng. Với SageMaker, bạn có thể xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình ML trên quy mô lớn bằng các công cụ như sổ tay, trình gỡ lỗi, trình phân tích, quy trình, MLOPS và hơn thế nữa – tất cả nằm trong một môi trường phát triển tích hợp (IDE). SageMaker hỗ trợ các yêu cầu quản trị với khả năng kiểm soát truy cập được đơn giản hóa và tính minh bạch đối với các dự án ML của bạn. Ngoài ra, bạn có thể xây dựng FM của riêng mình, các mô hình lớn được đào tạo trên các tập dữ liệu khổng lồ, với các công cụ được thiết kế riêng để tinh chỉnh, thử nghiệm, đào tạo lại và triển khai FM. SageMaker cấp quyền truy cập vào hàng trăm mô hình được đào tạo trước, bao gồm các FM có sẵn công khai, mà bạn có thể triển khai chỉ với vài cú nhấp chuột.


Tổng quan về đào tạo mô hình của Amazon SageMaker

Lợi ích của SageMaker

Giúp nhiều người đổi mới hơn với ML thông qua một loạt công cụ – IDE cho các nhà khoa học dữ liệu và giao diện không chứa mã cho các chuyên viên phân tích kinh doanh.
Xây dựng mô hình ML của riêng bạn, bao gồm cả FM để hỗ trợ các ứng dụng AI tạo sinh, với các công cụ tích hợp được xây dựng theo mục đích và cơ sở hạ tầng có hiệu suất cao, tiết kiệm chi phí.
Tự động hóa và chuẩn hóa khả năng quản trị cũng như các phương pháp MLOps trên toàn tổ chức của bạn để hỗ trợ tính minh bạch và khả năng kiểm tra.
Khai thác sức mạnh từ phản hồi của con người trong suốt vòng đời ML để cải thiện độ chính xác và mức độ liên quan của FM khi có con người tham gia vào quy trình.

Giúp nhiều người đổi mới hơn với ML

  • Chuyên viên phân tích kinh doanh
  • Chuyên viên phân tích kinh doanh

    Đưa ra dự đoán dựa trên công nghệ ML bằng giao diện trực quan với SageMaker Canvas.
    Hình ảnh mô tả việc tạo ra một mô hình mới trong Amazon SageMaker Canvas
  • Nhà khoa học dữ liệu
  • Nhà khoa học dữ liệu

    Chuẩn bị dữ liệu và xây dựng, đào tạo cũng như triển khai mô hình với SageMaker Studio.
    Hình ảnh hiển thị màn hình trên Studio Amazon SageMaker
  • Kỹ sư ML
  • Kỹ sư ML

    Triển khai và quản lý các mô hình quy mô lớn với SageMaker MLOps.
    Hình ảnh hiển thị màn hình trên Studio Amazon SageMaker

Hỗ trợ các khung ML, bộ công cụ và ngôn ngữ lập trình hàng đầu

Logo của Jupyter
Logo của TensorFlow
Logo của PyTorch
Logo của MXNet
Logo của Hugging Face
Logo của Scikit-learn
Logo của Python
Logo của R